基于人臉定位技術(shù)的疲勞駕駛檢測(cè)方法.pdf

1、隨著車輛的不斷增加，交通問(wèn)題越來(lái)越受到關(guān)注。其中，因?yàn)槠隈{駛產(chǎn)生的交通事故成為了一個(gè)重大社會(huì)問(wèn)題。因此，尋求一種車載、實(shí)時(shí)、客觀的疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)，對(duì)于減少因?yàn)槠隈{駛產(chǎn)生的交通事故，保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全，加強(qiáng)客運(yùn)安全管理等方面有重大意義。
　　 在本文中，首先概述了各種疲勞駕駛檢測(cè)方法，確立了使用PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time，人眼閉

2、合的百分比)方法作為研究的方向。這是因?yàn)镻ERCLOS方法具有設(shè)備簡(jiǎn)單、成本較低、舒適可靠的特點(diǎn)。并且重點(diǎn)研究如何通過(guò)人臉圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn)PERCLOS的辦法。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1.詳細(xì)闡述了Viola經(jīng)典人臉定位的方法，該方法包括了：haar-like特征，光平衡的預(yù)處理，級(jí)聯(lián)AdaBoost分類器，多尺度問(wèn)題等一個(gè)完整的解決人臉檢測(cè)定位的系統(tǒng)方案。
　　 2.詳細(xì)闡述了如何將Viola人臉定位方

3、法運(yùn)用于疲勞駕駛檢測(cè)的各個(gè)環(huán)節(jié)中：包括人眼定位，人眼狀態(tài)識(shí)別以及PERCLOS計(jì)算。
　　 3.應(yīng)用OpenCV實(shí)現(xiàn)了疲勞駕駛檢測(cè)的演示程序。包括應(yīng)用OpenCV實(shí)現(xiàn)視頻圖像的讀取，各個(gè)分類器的訓(xùn)練，以及目標(biāo)檢測(cè)等。
　　 4.除了使用haar-like特征外，還對(duì)使用LBP特征進(jìn)行了一些實(shí)驗(yàn)探索，研究了一種LBP特征縮放的方法，和一種快速高效的人眼定位與狀態(tài)識(shí)別的方法。
　　 5.對(duì)本文PERCLOS方法做出總