本文關(guān)鍵詞：面部特征融合的電力作業(yè)頭疲勞檢測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 疲勞作業(yè)檢測(cè) AdaBoost Retinex算法 Haar特征 LBP特征

【摘要】：針對(duì)電力員工作業(yè)疲勞狀態(tài)檢測(cè)過(guò)程中存在光照不均、噪聲干擾以及準(zhǔn)確率低等問(wèn)題,在AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器算法的基礎(chǔ)上,提出一種對(duì)電力員工進(jìn)行多特征疲勞狀態(tài)檢測(cè)的方法。首先,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用Retinex算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng);其次,用Haar特征表示人臉特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用訓(xùn)練好的分類器進(jìn)行人臉檢測(cè)以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根據(jù)眼部高寬比和嘴部寬高比分別對(duì)眼部閉合狀態(tài)和嘴部張閉狀態(tài)進(jìn)行判別,并用PERCLOS原理統(tǒng)計(jì)員工眼部閉合頻率,結(jié)合打哈欠時(shí)嘴部規(guī)律性閉合情況來(lái)完成疲勞狀態(tài)判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能在復(fù)雜背景下快速檢測(cè)出疲勞狀態(tài),具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。
【作者單位】： 陜西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;陜西農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 疲勞作業(yè)檢測(cè) AdaBoost Retinex算法 Haar特征 LBP特征
【基金】：西安市科技局農(nóng)業(yè)信息化綜合服務(wù)平臺(tái)的研究與建設(shè)項(xiàng)目(NC1319(2))~~
【分類號(hào)】：TM08;TP391.41
【正文快照】： 嘴部特征的提取;最后,根據(jù)眼部高寬比和嘴部寬高比分別對(duì)眼部閉合狀態(tài)和嘴部張閉狀態(tài)進(jìn)行判別,并用PERCLOS原理統(tǒng)計(jì)員工眼部閉合頻率,結(jié)合打哈欠時(shí)嘴部規(guī)律性閉合情況來(lái)完成疲勞狀態(tài)判別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能在復(fù)雜背景下快速檢測(cè)出疲勞狀態(tài),具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。隨，

本文編號(hào)：750608