基于人臉識別技術的駕駛員疲勞檢測方法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，機動車輛與日俱增，隨之而來的人身安全越來越受到人們的關注。最近的研究表明：造成汽車碰撞事故的原因25－30％產(chǎn)生于駕駛疲勞。駕駛疲勞可能影響駕駛員的警覺和安全駕駛能力。因此，許多國家都積極開展有關駕駛疲勞的研究工作，尤其在西方發(fā)達國家，此方面研究更為全面。在當今的社會，駕駛疲勞的測評顯得至關重要，盡管目前已有一些簡單的駕駛疲勞的測評方法，但是具有車載的、非接觸式的、實時的駕駛疲勞測評方法至今在國內(nèi)外尚未能得到很好的解

2、決。本論文參考國內(nèi)外現(xiàn)有文獻資料，經(jīng)過潛心鉆研，在測評駕駛疲勞方面取得了一定進展。 從生理學的角度分析了肌肉疲勞和精神疲勞，研究了駕駛疲勞的生理學機理。重點研究了眼睛及其疲勞機理，討論了PERCLOS和其他眼睛活動測量方法的有效性，確認測量機動車駕駛疲勞最好的方法是PERCLOS（單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的百分率）。用PERCLOS和眼睛閉合持續(xù)時間的大小作為表示其疲勞程度的指標。 人臉檢測是人臉疲勞識別的前期工作。本

3、文從人臉粗檢研究開始，研究了利用膚色檢測定位人臉的方法。該方法首先將圖像由RGB空間轉(zhuǎn)化到Cb’Cr’空間，以消除光照的影響。其次，建立混合高斯模型，并用極大似然估計來估算其參數(shù)，以此來判斷象素點是否為膚色象素。通過膚色信息，得到人臉的粗略位置。 本文根據(jù)眼睛區(qū)域Cb、Cr的分布特點，建立眼睛映射圖，首先檢測出眼睛的位置，然后根據(jù)人臉面部各部分器官位置相對固定的幾何特征以及人臉器官的灰度分布特點，利用多尺度膨脹腐蝕算法對所獲取的

4、駕駛員面部圖像進行處理，根據(jù)位置、形狀等約束條件對駕駛員其他人臉器官進行定位，從而粗略定位出人臉特征點，并運用Gabor小波濾波方法對駕駛員人臉特征點進行精確定位，并以這些特征點為節(jié)點建立人臉彈性圖。駕駛員的眼睛在精神飽滿時，眼睛會睜得很開，精神萎靡時，眼睛會睜得很?。凰邥r，眼睛會完全合上。針對這種情況，本文提出了基于彈性圖匹配的算法，通過計算所得到駕駛掩駕駛員眼睛區(qū)域的彈性圖與通過樣本訓練得到的人臉眼睛彈性圖串（EBG）的相似度，即