【摘 要】
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针对现有疲劳检测算法对长时间的疲劳检测鲁棒性不高的问题,提出了基于两级支持向量机(SVM)的疲劳检测算法:首先在人脸检测的基础上通过特征点回归算法提取68个人脸特征点,然
【基金项目】
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本文由西南民族大学研究生创新型科研项目“基于机器视觉和人工智能的疲劳驾驶预警算法仿真与分析”(项目编号CX2020SP67)资助
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针对现有疲劳检测算法对长时间的疲劳检测鲁棒性不高的问题,提出了基于两级支持向量机(SVM)的疲劳检测算法:首先在人脸检测的基础上通过特征点回归算法提取68个人脸特征点,然后以眼睛、嘴巴的闭合状态为特征值建立一级SVM模型,实现对疲劳状态的单帧检测,准确率达到92%。在此基础上设计了第二级SVM模型,通过增加特征时序滑动窗口实现对疲劳状态的长时检测。实验结果表明,第二级SVM检测准确率达到98%。文章提出的基于两级SVM的疲劳检测算法不依赖于阈值,解决了传统方式在长时检测方面的鲁棒性不高、决策困难等问题。
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