现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

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matlab车牌识别。多方法：模板匹配，bp神经网络。

本系统提供坐标货量数据，对运输路径做规划 分别利用贪心算法、马尔科夫决策、遗传算法对运输路径做对比规划实验 并给出评价指标的输出结果及路径图片显示

平台：MATLAB；算法：主成分分析或者KPCA，sift。功能：实现从一副图片中，人脸扫描，定位，裁剪，识别，考勤记录信息：如识别是谁，第几次打卡，打卡时间。最终实现一键统计，马上显示谁谁谁没达到最低考勤次数要求。带界面。

多算法的文本分类系统 更多详见 关于分词 英文分词，采用nltk工具包进行分词 pip install nltk 中文分词，采用jieba工具包进行分词 pip install jieba jieba分词 dict 主词典文件 user_dict 用户词典文件，即分词白名单 user_dict为分词白名单 如果添加的过滤词（包括黑名单和白名单）无法正确被jieba正确分词，则需要添加的单词和词频加入到主字典dict文件中或者用户词典user_dict，一行一个（词频也可省略）

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