【摘 要】
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针对当前驾驶人注意力分散（DAD）图像检测的研究中,眼睛、嘴唇等目标易受到光照与遮挡的干扰,头部姿态模型的鲁棒性与准确性不易保证的问题,提出基于鼻孔图像识别的注意力区域识
【机 构】
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长安大学汽车学院,西安工业大学机电工程学院
【基金项目】
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长江学者和创新团队发展计划项目(IRT1286);国家自然科学基金(61374196,61473046);陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK1375);西安工业大学校长基金(XAGDXJJ15006)
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针对当前驾驶人注意力分散（DAD）图像检测的研究中,眼睛、嘴唇等目标易受到光照与遮挡的干扰,头部姿态模型的鲁棒性与准确性不易保证的问题,提出基于鼻孔图像识别的注意力区域识别方法与DAD层级预警.首先建立基于BF-SSR光照均衡法的Adaboost-肤色模型来识别驾驶人脸区域,在此范围内根据色度、面积与圆度的聚类特征来检测鼻孔,依据成像面上的鼻孔坐标变化来建立头部俯仰与横摆姿态模型,并解决头部平动时的参数初始化问题;然后定义头部横摆角、俯仰角、鼻孔中心坐标偏移量作为特征向量集,建立注意力区域的SVM分类模型
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