张正友标定法基础上的深入理解与实现

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驾驶员的困倦是道路交通中发生严重事故的主要原因之一。 因此，已经付出了特别努力来寻找更好的辅助技术。 然而，由于昏昏欲睡的驾驶员的头部通常处于倾斜状态，因此几种现有方法无法有效地工作。 此外，车辆的晃动或驾驶员的眨眼甚至使问题变得更加复杂。 无论如何，低头姿势也意味着昏昏欲睡的状态。 因此，本文提出了一种新方法，将点头行为作为我们检测模型的输入。 在检测到人脸后，提取一些重要的面部特征； 然后，它们被用来计算预定的最优参数； 最后，基于这些阈值评估睡意。 在我们的经验实验中，所提出的算法可以成功准确地检测到 96.56% 的案例。

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armijo matlab代码 Steepest-descent-algorithm-Matlab- 用MATLAB实现最速下降法(使用梯度作为下降方向的无限制最优化方法)。使用Armijo准则找步长。 using MATLAB to do steepest descent algorithm（unconstrained optimization method that uses gratitude vector as descent direction）, and find steps by Armijo principle. English version is placed behind the Chinese one. 一. 背景简述 1.最速下降法的常用的迭代格式为   min f(x) xk+1 = xk + αkdk, k =0,1,... x0为初始向量，dk为f(x)在xk处的下降方向，αk > 0为步长。 在最速下降法中，dk取负梯度方向-gk。步长采用Armijo准则进行非精确一维搜索。 2.Armijo准则: 设f(x)连续可微，dk是f(x)在xk处的下降方向

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