论文研究-基于Kanade-Lucas的人眼跟踪算法研究.pdf

在基于 AdaBoost算法识别驾驶员眼部疲劳状态时 ,环境光照、视角的频繁变化是影响识别稳定性的重要因素 ,为此提出了一种基于 Kanade-Lucas( K-L)光流跟踪与 AdaBoost级联分类器相结合的改进算法。该算法利用 AdaBoost算法识别并存储人眼的角点特征 ,在 AdaBoost算法无法正确识别时 ,利用 ( K-L)光流跟踪算法跟踪正确识别的角点有效地提高了人眼识别率 ,降低了误识别率 ,并降低了重复识别的运算量。