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针对疲劳驾驶预警系统中人脸检测准确率低、误检率高的问题,提出一种基于肤色与 Haar-like 扩展集的驾驶员人脸检测算法。首先根据驾驶员人脸肤色在 YCbCr色彩空间的聚类性、脸部特征及驾驶环境,筛选人脸肤色作为候选区|然后在传统基于 Haar-like 特征的 AdaBoost 算法中,加入两组新的符合人脸特征分布的Haar-like 特征进行驾驶员人脸检测。以 MIT 人脸库和拍摄的驾驶员人脸图像作为训练与检测样本,与传统AdaBoost算法进行对比实验。结果表明,该算法对正面人脸和侧面人脸（倾斜角度小于 45°）检测准确率分别提高 1.25%和 5.00%,误检率降低 2.81%和 4.50%,人脸检测准确率得到较大提高。 相似文献
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减法聚类和粒子群优化TS模糊神经网络的驾驶疲劳融合检测(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于多个特征的驾驶疲劳融合检测算法.从直接反映驾驶员疲劳的2个面部特征和间接反映疲劳的1个车辆行为特征2个方面对驾驶疲劳进行综合检测.该算法运用TS模糊神经网络来识别驾驶疲劳,采用减法聚类对网络进行结构辨识,确定模糊规则的条数及相关参数的初始值,并改进了粒子群优化算法对网络进行训练.仿真和实车实验表明,该算法不仅能有效改善TS模糊神经网络的收敛速度和识别精度,而且能提高驾驶疲劳的检测正确率. 相似文献
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针对驾驶员疲劳驾驶车辆易致重大交通事故，设计了基于驾驶员面部特征疲劳检测系统。在ZYNQ平台下，利用OV5640摄像头进行图像采集，在PL端进行图像处理，在PS端的ARM中显示图像。OpenCV调用训练的人脸分类器进行人脸检测，通过分类器得到人脸图像，再由三庭五眼的特征分割出眼睛和嘴巴区域，后对分割后的图像进行图像阈值化处理和膨胀得到眼睛和嘴巴的大致轮廓。通过对分割后的眼睛和嘴巴的外接矩形的宽长比进行计算，结合PERCLOS算法、眨眼及打哈欠频率快速侦察驾驶员是否出现疲劳。在实验室模拟驾驶环境进行测试，该系统能实时准确检测到驾驶员面部疲劳状态。 相似文献
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疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。为检测识别驾驶疲劳状态,根据人的眼动行为存在随机性及模糊性特点,采用不确定性的云模型对眼动特征进行数据处理,构建二维多规则推理生成器检测驾驶员疲劳状况,以此疲劳检测模型为基础构建基于安卓的疲劳预警系统。系统通过手机摄像头实时采集驾驶员面部数据,通过人脸人眼定位后,计算出 per-clos 和眨眼时间均值。将数据输入疲劳检测模块,一旦检测到驾驶员疲劳,系统即进行文字和语音提醒。该系统成本较低,实时性较好,在模拟驾驶环境下检测率可达到 73.98%。 相似文献
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为避免接触式疲劳检测方法给驾驶员带来干扰,解决单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,实现对疲劳状态高精度、高速度的检测,提出一种基于正则极限学习机的驾驶员疲劳状态分类方法。该方法通过多普勒雷达模块采集驾驶员生理信号,包括呼吸信号和心跳信号,作为神经网络输入数据。通过多源信息结合的方式提高疲劳状态检测可靠性。设计正则极限学习机（RELM）模型对数据集进行训练。实验结果显示,基于RELM算法模型检测驾驶员疲劳状态的准确率达92%。RELM算法可实现对训练数据的快速计算和学习,同时通过特征变换消除个体差异,实现对驾驶员疲劳状态较高的检测率。 相似文献
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近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升。模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要。基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验。其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95%,比传统方法提高1.67%。该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统。 相似文献
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针对驾驶员疲劳检测研究中存在的难点,设计了一种基于人体生物电特征提取的疲劳检测系统方案.系统中通过前额电极导联采集驾驶员生理信号,利用无线节点将数据发送至手机端或车载端平台,软件中运用信号处理算法提取混合信号中的目标成份,并进行分类识别,建立特征模型,实现对生理疲劳的实时监控和记录.该方法克服传统疲劳检测方法的单一和局限性,具备较好的准确率和鲁棒性. 相似文献
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《实验室研究与探索》2018,(11)
为提高铁路轨道扣件状态检测的效率和准确率,提出基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测算法。通过原始图像数据增强、采用修正线性单元、引入弃权技术等优化方法,减小过拟合,提高卷积神经网络的泛化能力。经试验对比,该算法不需要进行特征提取等预处理操作,有效地解决了训练精度和泛化能力差的问题,准确率达到98. 1%,优于传统基于特征提取的图像识别算法。 相似文献
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研究了一种基于正面人脸照片的真实感三维人脸自动重建方法,并运用计算机视觉图OpenCV和图形开发库OpenGL,在VC++6.0环境下开发了三维人脸自动建模系统。该系统对输入的人脸照片首先进行人脸检测,在检测到的区域进行人脸关键特征提取,并根据检测到的特征点的几何信息对CANDIDE-3模型进行整体和局部调整,得到个性化的三维几何人脸,最后从人脸图像上获取面部纹理信息并得到真实感的三维人脸。 相似文献
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针对建筑工地等危险场景下需要对相关人员佩戴安全帽和口罩进行检测,提出基于改进YOLOX-S算法对安全帽和口罩小目标进行同时、实时检测．首先,在YOLOX-S中CSPLayer结构引入ECA注意力机制,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,增强模型对有用特征的利用能力;其次,在主干特征提取网络的三个特征层后添加ConvNext Block模块,增强模型对有用特征的利用能力;最后,在加强特征提取网络中引入BiFPN的加权特征融合机制,将原来concat变为BiFPN＿concat,增加了对每个输入特征添加可学习的权值,来学习不同输入特征的重要性,区分特征融合过程中不同特征的重要程度,更好关注待检测的目标信息．实验结果表明,改进后算法的mAP为93.2%,比原始YOLOX-S算法平均精确度提升了3.1%. 相似文献
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提出一种基于高清面部图像的人脸疲劳检测方法,针对现有疲劳检测技术的不足,提出将面部彩色图像处理与纹理特征相结合的一种新型疲劳分析方法。采集不同测试者早（健康状态）、晚（疲劳状态）大量面部图像,据此建立面部图像数据库,数据库划分为P（疲劳图）、Z（正常图）、R（结果）3类。根据数据库数据颜色特征向量和纹理特征向量构建疲劳判定标准,即量化疲劳程度评价标准和分类标准。将标准与分析方法及处理算法融合,利用MATLAB设计图形用户界面,再将其编译成完全独立于MATLAB环境的可执行程序（EXE文件）。该用户界面可以方便大众及时进行疲劳检测,预防亚健康,及时提醒身体疲劳情况,并为就医提供参考依据。该系统应用于智能手机,能够大大减少就医压力,促进便携式医疗检测设备的发展,具有很好的应用前景。 相似文献
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针对AdaBoost人脸检测算法分类器训练时Haar特征数目过多,导致训练过程过于耗时的问题,提出了一种基于“大T”型区域的AdaBoost人脸检测算法。通过提取500张人脸样本中的主要特征区域,投影到20×20的模板中,对重叠区域取其并集求得“大T”型特征筛选区域,以此模板优化Haar特征,使用于分类器训练的Haar特征集中于人脸面部的关键区域。实验结果表明,在LFW、PKU数据库中进行人脸检测,在不降低原始AdaBoost算法检测率的同时,对PKU数据库中的多人脸检测算法的漏检率有所改善,同时优化了算法训练时间。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2021,(3):82-85
在实际应用场景中所采集的人脸图像通常分辨率都很低,导致许多经典的人脸识别算法无法对低分辨率人脸进行准确识别.针对该问题,本文提出了一种部分卷积耦合的双通道网络,该网络中将高分辨率(High Resolution, HR)通道和低分辨率(Low Resolution, LR)通道中的卷积核进行部分耦合,使得LR通道能够从耦合的卷积核中学习到HR通道中的高分辨率参数,从而达到提高LR通道对LR样本的特征提取能力.为进一步提高样本分类的准确率,在双通道网络末端引入一个空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling, SPP),使用SPP层能够将HR样本与LR样本投影到一个共同的特征空间中.最后使用LFW人脸库对算法的有效性进行测试,实验结果表明,本文所提算法能够对LR人脸图像进行准确识别. 相似文献
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提出一种基于肤色模型和面部特征的人脸检测算法,在YCbCr颜色空间建立肤色模型,根据此模型进行肤色分割,为使分割更平滑,进行了形态学处理,再结合面部特征有效除去非人脸肤色区域。验证了该算法的可行性和高效性。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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人脸识别是公共安全领域的研究重点。随着移动互联网的快速发展,移动式终端人脸识别应用日益广泛。探讨人脸识别在Android系统中的实现以及用户个人信息保护,包括人脸检测、特征提取和特征识别。首先,通过分析比较,采用基于Adaboost的算法检测人脸,基于PCA的特征脸算法实现特征提取和特征识别。然后,分析相关研究现状以及技术可行性,选择OpenCV计算机视觉库来实现人脸检测和人脸识别。最后,通过JNI调用本地OpenCV代码实现个人信息保护。该系统具备手机人脸解锁、程序锁、偷窥者记录查询和远程查看偷窥者信息等功能。 相似文献
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为了获取更加全面的整体与局部人脸特征，得到更高的人脸识别率，提出一种基于方向梯度直方图（HOG）特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征，然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练，改进网络结构，在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督，最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明，该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%，相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。 相似文献