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公开(公告)号:CN114627323A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202011433904.5
申请日:2020-12-10
申请人: 西南科技大学
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/50 , G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种两阶段连续级联的图像集分类方法,包括:对训练图像集和查询图像集通过建模简化仿射包的方法,得到大型图像集内部不显著的变化和特征;基于最小二乘问题求解法,通过计算出两简化仿射包间最近距离,用于定义两图像集之间差异;基于两简化仿射包最近距离计算,拒绝大部分不可能图像集,并返回与查询集最为接近的前n个候选集;采用k‑均值聚类算法对候选集进行合理的子集提取;通过归一化后的直方图数据,经过反向训练,映射到源图像集得到查询图像集类标签。方法有效减少了图像集分类的计算复杂度,提高了鲁棒性和图像集分类方法的可伸缩性。
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公开(公告)号:CN111274963A
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN202010066364.5
申请日:2020-01-20
申请人: 西南科技大学
摘要: 本发明涉及疲劳驾驶检测领域,目的是提供基于图像处理的疲劳驾驶预警系统,本发明包括系统包括采集模块、处理模块和显示模块,所述采集模块录入驾驶员的图像并传送至所述处理模块,所述图像中包含有驾驶员的面部特征,所述处理模块对所述图像中的面部特征进行人眼定位并获取驾驶员的眼部特征数据,通过将眼部特征数据进行闭合频率检测得出闭眼百分率,根据驾驶员的闭眼百分率得出驾驶员的疲劳程度并通过显示模块显示。
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