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基于Adaboost的红外视频图像疲劳检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往疲劳检测算法普遍存在的受光照条件影响大、检测测速度慢以及可靠性差等问题,本文提出了一种基于Adaboost的疲劳表情快速检测算法。本文算法在不同环境光照的情况下,利用红外光源照明采集获得大量人脸红外图像样本。经过人脸检测定位以后,将人脸区域中眼睛、嘴巴这两个表情信息最集中的关键部位分割出来,用PCA方法分别提取两个子图块的形变特征,分别输入Adaboost训练得到两个分类器。检测时,待检测图像眼、嘴的特征分别通过相应分类器进行判别,将两个分类器的输出进行或运算得到最终的检测结果。该方法正确率高,速度快,具有很好的泛化能力和较强的鲁棒性,能够满足实时应用要求。 相似文献
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在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。 相似文献
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