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J-GLOBAL ID：201702290556730821   整理番号：17A0194572

ガウス型眼白モデルに基づく疲労運転検知【JST・京大機械翻訳】

Fatigue driving detection based on sclera Gaussian model

著者 (4件)： Kuang Wenteng (Department of Automation, Nanjing Institute of Technology) ,  Mao Kuancheng (Department of Automation, Nanjing Institute of Technology) ,  Huang Jiacai (Department of Automation, Nanjing Institute of Technology) ,  Li Haibin (Department of Automation, Nanjing Institute of Technology)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 21  号： 11  ページ： 1515-1522  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:疲労運転検出における眼の状態認識の困難性を解決するために,疲労検出のための新しい方法を提案する。方法:まず第一に,顔画像を得るために顔を使用して,CB-CBに基づく良好なを用いて,GAUSS色空間に基づくGAUSS-眼白分割モデルを確立した。次に,顔領域の画像をセグメント化することによって,眼白領域を計算した。最後に眼白の面積を人間のアイ指標とし、PERCLOS(( OF EYELID CLOSURE OVER THE PUPIL OVER TIME)を用いて人の疲労状態を判定した。結果:10個の短いビデオを選択し、采Zhengの分析を行い、実験結果により、ガウス眼白分割モデルは有効に眼白を分離でき、人間の眼の開閉状態を識別でき、正確率は%%に達することが分かった。結論:良好な光線条件の下で、本論文の方法は良好な分割効果が得られる。本論文で提案した眼白面積を判定基準とする指標として,人間の疲労状態を正確に判定することができた。実験結果は,この方法の有効性を示し,今後の更なる研究に値する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *正規分布 ,  セグメンテーション ,  光子ビーム ,  顔画像 ,  録画装置 ,  判定基準 ,  色空間

著者キーワード (6件)： fatigue driving ,  face detection ,  sclera characteristics ,  YCbCr ,  Gauss model ,  percentage of eyelid closure over the pupil over time (PERCLOS)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ガウス型 ,  眼 ,  白 ,  モデル ,  疲労