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matlab-based fatigue detection and eye closure degree measurement

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简介：
基于MATLAB平台实现疲劳分析、眼 closure degree检测

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  • 闭眼检测的EAR方法：Eye-closure-detection-EAR
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    简介：EAR（Eye Aspect Ratio）是一种用于闭眼检测的方法，通过计算眼部关键点间的距离比值来判断眼睛是否处于闭合状态。广泛应用于人机交互和计算机视觉领域。 Eye-closure-detection-EARE是基于人眼纵横比计算的人眼闭合检测算法原理。PDlib是一个现代C++的通用多平台框架，在机器学习和图像处理领域提供了一系列相关功能。在人脸检测中，它将人脸视为可分的68个数据点，部分人脸数据可根据这些数据点进行检测。 Tereza Soukupová于2016年发表了一篇名为《Eye blink detection using facial landmarks》的文章，在其中基于实际数据集使用面部关键点检测器作为输入，提出了简单有效的眨眼检测算法。该算法通过定位眼睛和眼睑的轮廓得出眼睛的长宽比（Eye Aspect Ratio, EAR），用于估计睁眼状态。在睁眼状态下EAR通常保持恒定，而闭眼时EAR则趋近于某个特定值。 具体地，在计算左眼数据的过程中，访问到的数据点[43，48]分别对应[p1,p6]。
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
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    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。
  • eye detection haarcascade xml
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    Eye Detection Haarcascade XML是一种用于识别图像或视频中眼睛位置的机器学习模型文件。该XML文件包含了OpenCV库中训练好的分类器参数，广泛应用于面部跟踪、人机交互等领域。 haarcascade_eye.xml 是一个用于人脸识别的XML资源文件，专门用来检测眼睛部分。
  • Software Quality Measurement Based on ISO 25000
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    本研究基于ISO 25000标准，提出了一套软件质量测量方法，旨在提升软件产品的性能、可靠性及用户体验。 An ISO standard that describes software quality management.
  • GAN-Based Unsupervised Anomaly Detection
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    本研究提出一种基于生成对抗网络（GAN）的无监督异常检测方法，通过学习数据分布来识别与正常模式不符的数据点。 利用生成对抗网络进行无监督异常检测以指导标志物发现
  • Optic Photodetection and Measurement - Optimizing Performance
    优质
    本论文探讨了光学光电检测与测量技术，并提出了一系列优化性能的方法，旨在提升检测精度和效率。 这是一本非常优秀的关于光电二极管的书籍，详细介绍了光电二极管的工作原理、特性以及放大电路的设计等内容。对于从事光电二极管应用研究或小信号测量的人来说，这本书是非常有用的阅读材料。
  • Measurement and Test of Vibration (LabVIEW Displacement and Acceleration).rar
    优质
    本资源为《振动测量与测试（使用LabVIEW进行位移和加速度检测）》，包含实验指导、数据采集及分析等内容，适用于工程学学习和研究。 在LabVIEW平台上实现振动测试，可以测量位移、速度和加速度。
  • Measurement Studio for VS2003, VS2005, and VS2008
    优质
    《Measurement Studio for VS2003, VS2005, and VS2008》是一款专为Visual Studio 2003、2005和2008设计的软件开发工具包，它提供了丰富的控件和类库来帮助开发者更高效地创建科学与工程应用程序。 Measurement Studio V8.6 是带注册码的正式版本，安装后包含示例程序，并可应用于VC环境中。这是一个非常有价值的资源。由于文件较大，只能分多次上传小部分文件。
  • MATLAB疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习, 深度学习, 视觉
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    本项目利用机器学习与深度学习技术开发MATLAB疲劳检测代码，通过视觉分析评估驾驶员或操作员的状态，保障安全。 MATLAB的性能检测代码疲劳检测这个项目包括两部分：第一部分是MATLAB应用程序代码（VideotoEAR.m），它使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼动作，这是[1]和[2]作品的应用扩展。参考文献如下： [1] 野外增量人脸对齐。A.Asthana、S.Zafeiriou、S.Cheng和M.Pantic。在CVPR2014中。 [2] 使用面部标志的实时眨眼检测。特蕾莎·苏库波娃和扬·切赫。在2016年第21届计算机视觉冬季研讨会上。 第二部分是一个自定义卷积神经网络（基于VGG），用于根据输入的人脸图像训练睡意/疲劳检测模型，使用Python脚本vgg_face_drowsiness.py进行实现，并利用Keras和TensorFlow作为后端。
  • Shape, Motion and Deformation Measurement Using Image Correlation
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    本研究探讨了利用图像相关技术进行形状、运动和变形测量的方法，分析了该技术在工程与科学领域的应用及优势。 数字图像相关方法的创始人之一Sutton在其著作中讨论了形函数的选择、图像运动分析、变形与位移测量等相关内容。