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基于多识别区域融合的机动车驾驶员检测框架
DOI
:
,
PDF
下载:
88
浏览: 503
作者
:
霍星1
;
檀结庆1
;
赵峰2
;
景永俊3
;
邵堃3
;
作者单位
:
1.合肥工业大学数学学院;2.安徽天盛智能科技有限公司;3.合肥工业大学计算机与信息学院
;
关键词
:
图像梯度
;
自适应车窗定位
;
多识别区域融合
;
Adaboost算法
;
驾驶员检测
;
摘要:
受光照条件、图像噪声和复杂背景等因素的影响,在机动车驾驶员检测过程中难以获取不同卡口图像下的驾驶员特征.为了解决上述问题,文中提出基于多识别区域融合的精准驾驶员位置检测框架,用于提高驾驶员识别率.首先基于图像梯度特征算法获得车牌定位,然后使用自适应方法得到车窗区域,最后采用多识别区域融合策略得到准确的驾驶员区域.在10个图像测试库上的测试表明,文中方法可以获得较高的识别率.
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