基于驾驶人眼部特征的疲劳辨识方法研究

人工神经网络具有并行处理能力、自学习能力、自适应能力和以任意精度逼 近任意非线性函数的特点，在模式识别、系统辨识、控制等领域都得到了广泛的 应用。本文就神经网络在模式识别与系统辨识方面的应用展开研究，

针对现有疲劳驾驶检测算法实用性差或准确率低的问题, 本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测算法. 首先, 使用 HOG (Histogram of Oriented Gradient) 特征算子检测

基于级联宽度学习的疲劳驾驶检测.pdf

这里提出一种基于ADSP-BF533控制器和PERCLOS方法的非接触式、实时性较强的驾驶员疲劳检测系统设计方案,此系统可以准确检测驾驶员的疲劳状况,并给出警告。

台湾中央研究院硕士论文,详细描述了汽车驾驶疲劳仪的实现原理,实现方法,有很强的参考意义

2013驾驶人考试系统下载破解版+注册机

平时下载的驾驶员疲劳检测的论文文档，希望有帮助

MATLAB疲劳检测主要包括眼部识别、哈欠检测、偏头检测等功能。其中眼部识别技术是其中的重要部分，通过对人眼瞳孔的监测来判断人是否处于疲劳状态。同时，此技术也可以应用于其他场景中的眼部识别，例如人脸识

列车司机疲劳驾驶监测中的人脸定位方法研究

利用人在发音时候,清浊音和浊辅音发音的不同提出的一种特征因素提取的办法,来识别说话人。