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適用於眼部的辨識方法和辨識系統

電機系  范志鵬老師

一種辨識方法,適用於分析一待處理影像,待處理影像具有根據第一軸和第二軸呈矩陣排列的多個畫素,包含以下步驟:使用一眼部濾波器,根據待處理影像執行眼部濾波以得到具有多個候選眼部畫素的一候選影像;使用一邊緣偵測器,偵測待處理影像的高頻成分來得到一邊緣影像;使用一眼部評估器,以邊緣影像中對應於候選眼部畫素的畫素當做待評估畫素,且評估各待評估畫素和其鄰近畫素的範圍是否符合眼部特徵而得到一眼部視窗;及使用一眼部位置計算器,根據邊緣影像中對應於眼部視窗內的畫素,分別計算眼部於第一軸和第二軸的投影位置資訊。

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植物品種權

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技術移轉

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全天候駕駛瞌睡視訊偵測技術

電機系    范志鵬教授 

近年來因駕駛者疲勞所造成的意外交通事故時有所聞,因此對於疲勞瞌睡這項議題在國內外有不少學者、專家進行研究,試圖降低因駕駛者精神不濟引發的意外事故。而對於瞌睡偵測,駕駛的瞌睡狀態可透過眼睛的眨閉眼頻率與瞌睡點頭行為來評估。此研發成果提出了基於人臉特徵與眼睛偵測的演算法,藉由取得準確的眼睛與人臉特徵位置資訊,提升瞌睡偵測的準確率與降低誤判率。此研發技術的影像來源是透過具有近紅外線(NIR)功能的攝影機拍攝,且此技術以灰階影像為基礎,無需使用色彩資訊,所以在日間與夜間皆可使用。此駕駛瞌睡偵測系統可分為兩個子系統: 閉眼瞌睡偵測與點頭行為偵測; 閉眼瞌睡偵測主要以人眼的狀態來做判斷,若閉眼超過一段預定時間就會發出警告; 而點頭行為偵測的部分,為避免駕駛戴太陽眼鏡而無法辨識出眼睛狀態,透過估算頭部的位移來偵測出瞌睡點頭行為,此兩個子系統只要有一個判斷為瞌睡狀態,系統就會發出瞌睡警告。實驗結果顯示,使用4核心的個人電腦(3.4GHz,4GB記憶體容量)進行系統運算,處理速度可達每秒63張畫面; 以8部車內模擬影片,內含有正常駕駛、瞌睡駕駛、配戴眼鏡、未配戴眼鏡、白天駕駛、夜間駕駛等行車狀態,其張閉眼平均偵測率可達86%,瞌睡平均偵測率可達91%。

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