基于Gabor濾波與局部線性嵌入的人臉疲勞表情檢測(cè).pdf

1、近幾年，道路交通傷害已經(jīng)成為世界上人員傷亡的一項(xiàng)主要原因。交通事故不僅給人們帶來(lái)了巨大的傷害，而且也對(duì)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境產(chǎn)生了重大影響。駕駛員的疲勞駕駛已經(jīng)成為交通事故發(fā)生的主要因素之一。本課題的主要研究?jī)?nèi)容就是如何通過(guò)人臉疲勞表情檢測(cè)為判斷駕駛員是否疲勞提供依據(jù)。若疲勞則給予警告，以達(dá)到避免由于疲勞駕駛而導(dǎo)致交通事故的目的。
　　首先，本文利用Gabor濾波方法對(duì)人臉表情圖像進(jìn)行紋理特征提取。Gabor濾波方法可以同時(shí)在時(shí)域和頻域獲得最

2、佳的局部化，適合于圖像的紋理表示。然而，由于Gabor濾波提取的特征存在維數(shù)較高的問(wèn)題，這樣就無(wú)法保證實(shí)時(shí)性。所以采用了對(duì)提取的特征進(jìn)行降維的方法以減少計(jì)算量，解決耗時(shí)問(wèn)題。
　　非線性降維方法主要有兩類：基于全局的和基于局部的非線性降維方法。是否能夠快速、有效地降維，即降維后能夠保留關(guān)鍵特征的信息成為一個(gè)要點(diǎn)。下一步，對(duì)基于全局的等距映射方法（Isometric Feature Mapping, Isomap）和基于局部的局部線