關于司機疲勞監(jiān)測的人眼檢測與跟蹤研究.pdf

1、目前交通事故中相當一部分是由于司機疲勞駕駛所造成的,為減了少此類事故的發(fā)生,本文研究通過司機的眼睛狀態(tài)來判斷司機是否處于疲勞狀態(tài),重點對司機眼睛的檢測與跟蹤的算法進行了研究與改進.本文主要作了以下幾個方面的工作:1.為了提高人眼檢測的準確率和速度,本文提出了兩種人眼檢測方法:基于膚色模型和級聯增強分類器法和基于幾何特征和級聯增強分類器法.前一種方法主要用于彩色圖像中人眼的檢測,后一種方法主要適用于灰度圖像,這兩種方法對于人眼的檢測效果較

2、以前的算法都有所改善.2.檢測出人眼之后就要進行眼睛的跟蹤,本文提出了一種新穎的眼睛跟蹤方法:將Kalman濾波和Mean Shift算法相結合的方法.整個跟蹤過程分為兩個階段:首先根據上一幀圖像中眼睛的位置運用Kalman濾波預測當前圖像中眼睛的位置和協方差;然后根據眼睛的亮度分布特征運用Mean Shift迭代算法在估計的鄰域內搜索與眼睛模板最相似的目標.此眼睛跟蹤方法在實際的光照條件下跟蹤效果較好,對于眼睛部分遮擋或者閉合的情況也