基于Gabor濾波與局部線性嵌入的人臉疲勞表情檢測.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主要原因。交通事故不僅給人們帶來了巨大的傷害，而且也對經(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。本課題的主要研究內(nèi)容就是如何通過人臉疲勞表情檢測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濾波方法對人臉表情圖像進(jìn)行紋理特征提取。Gabor濾波方法可以同時在時域和頻域獲得最

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)較高的問題，這樣就無法保證實時性。所以采用了對提取的特征進(jìn)行降維的方法以減少計算量，解決耗時問題。
　　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要點。下一步，對基于全局的等距映射方法（Isometric Feature Mapping, Isomap）和基于局部的局部線