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疲劳检测算法是模式识别和机器视觉领域的前沿课题，由于驾驶人员在驾驶过程中需要高度集中、时刻关注路况信息，长时间驾驶必然导致精力不足、疲劳懈怠，如何实时地、智能地避免疲劳驾驶、消除车祸隐患是相关部门亟需解决的问题，一种实时的、能够准确判断疲劳状态的、不妨碍驾驶的疲劳检测系统成为国内外研究者的研究方向。
采用基于人脸分类器的Adaboost算法可以准确检测并定位人脸，然后通过尝试帧差法及几何特征法来定位人眼，提取人眼图像，进行灰度化、高斯平滑、自适应阈值等预处理，最终获取人眼二值化图像，进一步精确到眼睛部位，分析眼睛的状态特征，判定驾驶员是否处于疲劳状态。实验结果表明几何特征定位人眼的方法有抗干扰的效果，眼睛特征表现明显，鲁棒性好，同时也能够保证实时性。
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