基于人眼检测的驾驶员疲劳检测研究

研究旨在通过理论和实践相结合的方式，以PERCLOS算法为核心，收集眼睛、嘴部和头部等多个部位的疲劳信息，分析驾驶人在驾驶过程中的身体状态。利用DLIB库提供的人脸68个关键点DAT模型进行人脸定位，

一种基于dlib模型的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。疲劳驾驶常表现为人体面部眨眼、打哈欠和点头等行为，本系统通过提取驾驶员面部的68个特征点及坐标，并利用dlib模型计算眨眼和打哈欠的次数。同时，通过

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基于混合核函数支持向量机的人眼疲劳检测，牟晓东，王建明，人眼疲劳检测是预防驾驶员疲劳驾驶的有效途径。为了提高人眼疲劳检测的正确率，提出了一种基于混合核函数支持向量机的人眼疲劳检

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用haar算法，在MATLAB中实现对图像库中图片的自动检测人脸以及人眼并标记，注释详细。

一种基于MATLAB的眼部识别技术实现的疲劳状态检测系统。该系统可实现对用户的疲劳状态进行监测，包括眼部疲劳、打哈欠、偏头等。系统构架包括眼部特征提取和分类器训练两部分，其中分类器采用支持向量机（SV

驾驶员状态检测技术是基于计算机视觉技术的一项重要的人机交互技术。通过实时监测驾驶员的面部表情、头部姿态、瞳孔大小等生理指标，可以准确评估驾驶员的驾驶状态是否合适，从而提高驾驶安全性。驾驶员状态检测系统