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基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳监测被引量：8: 1; 作者王琼王欢 +1 位作者赵春霞杨静宇《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期448-453,共6页; 提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态监测算法。在首帧定位人眼并在眼睛区域内提取多个具有互补性的特征,使用粒子滤波算法进行直接跟踪;在后续图像帧中利用CAMShift算法对初始检测到的人脸区域进行实时跟踪,在人脸区域中同步检... 展开更多; 关键词驾驶员疲劳监测人眼跟踪人脸跟踪眼睛状态识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

在线融合特征的眼睛状态识别算法被引量：4: 2; 作者徐国庆《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期2062-2066,共5页; 针对人脸视频中眼睛定位精度影响眼睛状态识别正确率问题,提出了一种融合在线肤色模型的眼睛状态识别算法。首先,在人脸主动表观模型(AAM)定位的基础上,使用当前用户的肤色特征,建立在线肤色模型;其次,在初步定位的眼睛区域,再次使用在... 展开更多; 关键词人机交互肤色模型特征定位眼睛状态识别局部特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进卷积神经网络的驾驶员眼睛状态识别被引量：1: 3; 作者陈仁祥胡超超 +2 位作者胡小林赵树恩蔡东吟《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期50-57,共8页; 为准确、高效识别驾驶员眼睛状态,提出一种基于改进卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Networks,ICNN)的驾驶员眼睛状态识别方法。在LeNet-5网络的基础上采用多个小卷积层堆叠替换一个大卷积层的策略,减少参数量和浮点运算数... 展开更多; 关键词驾驶疲劳眼睛状态识别卷积神经网络高效通道注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

驾驶员眼部状态识别方法的研究被引量：12: 4; 作者郭克友储江伟王荣本《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1186-1188,1228,共4页; 驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效... 展开更多; 关键词行为监控眼睛状态识别 BP神经网络图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳监测被引量：8: 1; 作者王琼王欢赵春霞杨静宇; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期448-453,共6页; 基金国家自然科学基金(60632050) 中国博士后基金江苏省科技计划高技术研究项目(BG2005008); 文摘提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态监测算法。在首帧定位人眼并在眼睛区域内提取多个具有互补性的特征,使用粒子滤波算法进行直接跟踪;在后续图像帧中利用CAMShift算法对初始检测到的人脸区域进行实时跟踪,在人脸区域中同步检测眼睛,检测结果用于粒子滤波器的后验确认和修正。在跟踪眼睛的同时检测每帧中的眼睛状态,通过连续帧中的眼睛状态判断出驾驶员精神状态。实验表明:该文算法对人脸旋转和尺度变化、摄像机抖动,以及遮挡的影响均具有较高的鲁棒性。; 关键词驾驶员疲劳监测人眼跟踪人脸跟踪眼睛状态识别; Keywords driver fatigue monitoring eye tracking face tracking eye state recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名在线融合特征的眼睛状态识别算法被引量：4: 2; 作者徐国庆; 机构武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期2062-2066,共5页; 基金湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB786) 湖北省高等学校青年教师深入企业行动计划项目(XD2014146) 武汉工程大学科学研究基金资助项目; 文摘针对人脸视频中眼睛定位精度影响眼睛状态识别正确率问题,提出了一种融合在线肤色模型的眼睛状态识别算法。首先,在人脸主动表观模型(AAM)定位的基础上,使用当前用户的肤色特征,建立在线肤色模型;其次,在初步定位的眼睛区域,再次使用在线肤色模型,定位内外眼角点的精确位置,并利用眼角点的位置信息提取精确的眼睛区域;最后,提取眼睛区域的局部二值特征(LBP),使用支持向量机(SVM)算法,实现对眼睛睁闭状态的鲁棒识别。实验结果表明,对比全局定位的眼角点定位算法,该算法可以进一步降低眼角点的对齐误差,在低分辨人脸中使用在线融合特征的睁闭眼状态的准确识别率分别为95.03%及95.47%,分别比直接使用Haar特征和Gabor特征的识别率提升2.9%和4.8%,在实时人脸视频中,使用在线特征可以明显提高眼睛状态识别效果。; 关键词人机交互肤色模型特征定位眼睛状态识别局部特征; Keywords human computer interaction skin model feature location eye state recognition local feature; 分类号 TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进卷积神经网络的驾驶员眼睛状态识别被引量：1: 3; 作者陈仁祥胡超超胡小林赵树恩蔡东吟; 机构重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室重庆工业大数据创新中心有限公司; 出处《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期50-57,共8页; 基金国家自然科学基金(51975079) 重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M202200701) +1 种基金重庆市专业学位研究生教学案例库(JDALK2022007)。; 文摘为准确、高效识别驾驶员眼睛状态,提出一种基于改进卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Networks,ICNN)的驾驶员眼睛状态识别方法。在LeNet-5网络的基础上采用多个小卷积层堆叠替换一个大卷积层的策略,减少参数量和浮点运算数的同时增强网络对眼睛图像的特征提取能力;在卷积层和池化层之间嵌入高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,使网络突出眼睛图像中重要通道特征并弱化非重要通道特征,完成ICNN的构建;利用ICNN准确、高效自学习图像中有效眼睛状态特征信息的特点,实现端到端的驾驶员眼睛状态识别。通过在两个公开和一个实测的眼睛数据集上进行对比实验,验证卷积层堆叠替换和嵌入ECA模块的有效性,所提方法具有更高的训练效率和眼睛状态识别准确率。; 关键词驾驶疲劳眼睛状态识别卷积神经网络高效通道注意力; Keywords driving fatigue eye status recognition convolutional neural network efficient channel attention; 分类号 V448.151 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名驾驶员眼部状态识别方法的研究被引量：12: 4; 作者郭克友储江伟王荣本; 机构吉林大学交通学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1186-1188,1228,共4页; 基金教育部科学技术研究重点项目资助课题 (0 0 0 3 7); 文摘驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。; 关键词行为监控眼睛状态识别 BP神经网络图像处理; Keywords Behavior monitor Eye states recognition BP neural network Image processing; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳监测	王琼王欢赵春霞杨静宇	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	在线融合特征的眼睛状态识别算法	徐国庆	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进卷积神经网络的驾驶员眼睛状态识别	陈仁祥胡超超胡小林赵树恩蔡东吟	《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	驾驶员眼部状态识别方法的研究	郭克友储江伟王荣本	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2003	12	在线阅读下载PDF 职称材料