论文研究 基于YCbCr肤色检测与AdaBoost联级算法的嘴部特征定位.pdf

为了结合面部其他融合特征研究疲劳状态模式识别，主要研究了人的嘴部特征的定位及状态分析。对基于YCbCr肤色结合AdaBoost联级算法采集帧图像定位人脸，在人脸定位的基础上，基于三庭五眼的先验知识对嘴部特征进行粗定位，采用迭代法自适应阈值分割法进行嘴部特征状态分析，利用最小外接法优化了嘴部状态参数。结果表明，提出的嘴部特征定位方法具有可行性、实时性。