典型文献
基于改进的HOG算法结合CNN-SVM的疲劳检测
文献摘要：
为了预防驾驶员因疲劳驾驶引发交通事故,提出一种基于改进的HOG(histogram of oriented gra?dients)算法与CNN-SVM结合的人脸疲劳检测方法.首先,针对传统HOG特征提取过程中的不足,对HOG特征提取时加入了对角线像素的灰度信息,使得提取到的灰度边缘信息更加丰富,从而提升对人脸检测的准确度.其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法对脸部68个关键点标定并裁剪眼部区域.最后,使用CNN结合SVM对人眼状态识别,并结合PERCLOS等参数进行疲劳判断.
文献关键词：
改进的HOG;CNN-SVM;疲劳检测
中图分类号：
作者姓名：
王爽
作者机构：
西安工程大学电子信息学院,西安 710600
文献出处：
引用格式：
[1]王爽-.基于改进的HOG算法结合CNN-SVM的疲劳检测)[J].现代计算机,2022(03):98-102
A类：
B类：
HOG,驾驶员,疲劳驾驶,发交,交通事故,histogram,oriented,dients,疲劳检测方法,对角线,像素,灰度,取到,边缘信息,人脸检测,级联回归,ensemble,regression,trees,ERT,脸部,裁剪,眼部,人眼状态,状态识别,PERCLOS
AB值：
0.490216
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