一种基于多特征算子的K-means工人疲劳简易判别方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征算子的K‑means工人疲劳简易判别方法，涉及疲劳判别技术领域，该方法通过分别对选取的正训练样本图像和负训练样本图像进行多尺度图像细节优化处理；分别对优化处理后的正训练样本图像和负训练样本图像进行SIFT特征提取、GIST特征提取、HOG特征提取；分别利用K‑means聚类算法对待检测图像进行判别是否为疲劳图片或非疲劳图片；这样的方法，通过多尺度图像细节优化处理、多特征算子特征提取、K‑means算法等方法充分结合，更加全面、精准、鲁棒地对工人疲劳进行判别；整个系统使用的模型较为简易，没有较大的计算资源消耗，极大地节省了相关资源并降低了运算时间。