基于人臉特征點(diǎn)的駕駛員疲勞檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車的數(shù)量越來越多，為人們提供各種生活便利的同時(shí)也給出行安全帶來了巨大壓力。從對(duì)各類交通事故數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，由于駕駛員疲勞而造成的交通事故逐年增加。因此實(shí)時(shí)檢測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)顯得尤為重要，急需開發(fā)一個(gè)駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)并及時(shí)預(yù)警，減少交通事故。當(dāng)前國(guó)際上有不少研究疲勞檢測(cè)的機(jī)構(gòu)，正在開發(fā)的檢測(cè)系統(tǒng)也有很多，但大多數(shù)實(shí)用性不高，檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率不高，要普遍使用還需很長(zhǎng)時(shí)間發(fā)展。
　　本文對(duì)

2、比了國(guó)內(nèi)外疲勞檢測(cè)的方法，分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于視覺圖像、非侵入、快速有效的檢測(cè)方法。該方法利用圖像處理技術(shù)對(duì)駕駛員人臉進(jìn)行圖像分析，根據(jù)人臉特征點(diǎn)提取最能反映疲勞特征的眼睛和嘴巴信息，結(jié)合改進(jìn)的PRECLOS和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)與預(yù)警，在識(shí)別率和效率方面取得了很好的效果。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　（1）詳細(xì)分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究駕駛員疲勞檢測(cè)的方法，通過檢測(cè)精度和實(shí)用性的對(duì)比，決

3、定采用視覺圖像方法進(jìn)行人臉檢測(cè)實(shí)現(xiàn)疲勞判斷。
　?。?）研究了Haar級(jí)聯(lián)算法與HOG級(jí)聯(lián)算法，并做了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，且對(duì)人臉檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的人臉檢測(cè)算法能夠?qū)崿F(xiàn)人臉快速準(zhǔn)確檢測(cè)。
　?。?）研究了一種基于人臉特征點(diǎn)的疲勞特征提取算法，即回歸樹級(jí)聯(lián)算法?；貧w方法用于學(xué)習(xí)一個(gè)回歸函數(shù)，將圖像外觀特征映射到目標(biāo)形狀。通過梯度提升算法學(xué)習(xí)每個(gè)回歸函數(shù)，并將殘差擬合到回歸樹，然后用級(jí)聯(lián)方法解決形狀估計(jì)的精度問題?；貧w樹級(jí)