【摘 要】
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疲劳检测系统中的人眼检测误检率较高。为解决该问题，提出一种基于代价敏感支持向量机（CSVM）的人眼检测方法。对图像进行预处理，利用Gabor滤波器提取人眼特征向量，并使用主成分分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60905034);浙江省自然科学基金资助项目(Y1080950)
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疲劳检测系统中的人眼检测误检率较高。为解决该问题，提出一种基于代价敏感支持向量机（CSVM）的人眼检测方法。对图像进行预处理，利用Gabor滤波器提取人眼特征向量，并使用主成分分析法实现降维，采用CSVM训练得到人眼和非人眼分类器，从而验证眼睛候选区域。实验结果表明，该方法能降低误检率，提高分类器的可靠性。
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