基于眼动参数云融合模型的疲劳检测方法

作     者：丁伍洋 陈云华 高素文 张灵 DING Wu-yang;CHEN Yun-hua;GAO Su-wen;ZHANG Ling

作者机构：广东工业大学计算机工程系广东广州510006 

基　　金：广东省科技计划国际合作基金项目(2010B050400007) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2013年第34卷第11期

页      码：4067-4071页

摘      要：针对采用确定性阈值法分析眼动特征,进而检测疲劳中存在的准确性差等问题,提出了一种基于不确定性云模型理论的眼动参数描述方法,实现了对眼动特征的量化、融合,以及最后疲劳状态的判定。结合Haar分类器与LBP算子定位检测眼部状态,提取眨眼时间和次数;采用云发生器算法建立了疲劳监测的眼动参数云融合模型,展开了相关实验研究。研究结果表明,与确定性阈值法相比,该方法检测的准确性更高,能作为驾驶员疲劳判别的可靠依据。

主 题 词：云融合 不确定性 LBP算子 眼动特征 疲劳检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2013.11.068

馆 藏 号：203150368...