基于人眼檢測的駕駛員疲勞狀態(tài)識別技術(shù).pdf

1、隨著我國居民汽車保有量的不斷增長，道路交通安全問題就變得越來越突出。而在各種導(dǎo)致交通事故的因素中，駕駛員的疲勞駕駛是非重要的一種。因此如何能快速有效的判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)就成了解決這一問題的重要方法。本文就是通過計(jì)算機(jī)視覺的方法對駕駛員的眼部狀態(tài)進(jìn)行識別，從而判斷駕駛員是否疲勞。
　　首先本文利用AdaBoost算法對人臉進(jìn)行檢測，然后結(jié)合找到的人臉區(qū)域，進(jìn)一步使用該算法進(jìn)行人眼的檢測。這樣可以就解決人眼檢測的誤識率高的問題。實(shí)驗(yàn)

2、證明了這種兩次檢測相結(jié)合的方法要比只使用一次檢測方法的效果好，而所增加的代價卻很低。
　　盡管AdaBoost算法速度快、誤識率低，但其存在的漏檢問題會降低檢測系統(tǒng)的可靠性。為了解決這一問題，本文在利用AdaBoost算法進(jìn)行識別的同時還使用了Kanade-Lucas光流算法對人眼區(qū)域進(jìn)行實(shí)時跟蹤，從而消除了由AdaBoost算法漏檢所造成的潛在危險(xiǎn)。通過實(shí)驗(yàn)證明，該算法可以與AdaBoost算法進(jìn)行有效的互補(bǔ)，從而提高了系統(tǒng)的魯