基于視覺(jué)的疲勞駕駛特征提取.pdf

1、疲勞駕駛作為導(dǎo)致交通事故的主要因素之一，給駕駛員及行人的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)了巨大的威脅。因此，如何有效預(yù)防疲勞駕駛，最大程度減小由此帶來(lái)的各種損失，對(duì)于保護(hù)人民生命和財(cái)產(chǎn)安全具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　駕駛員在疲勞時(shí)一般會(huì)出現(xiàn)閉眼、打哈欠和點(diǎn)頭三個(gè)特征，本文旨在利用圖像處理的方法提取駕駛員的這三個(gè)特征，從而判斷駕駛員是否處于疲勞駕駛狀態(tài)。首先，利用haar-like人臉檢測(cè)算法提取駕駛員臉部區(qū)域，本文通過(guò)卡爾曼濾波器跟蹤人臉的運(yùn)動(dòng)軌跡

2、，預(yù)測(cè)下一幀圖像中人臉出現(xiàn)的位置，從而縮小 haar-like人臉檢測(cè)的搜索范圍，有效提高人臉檢測(cè)算法的運(yùn)行效率。其次，在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上，根據(jù)疲勞駕駛的特征設(shè)計(jì)了三個(gè)疲勞特征提取算法。一是睜眼和閉眼狀態(tài)判斷算法，該算法首先精確定位人眼并提取出包含單個(gè)眼睛的子窗口圖像，然后進(jìn)行睜閉眼狀態(tài)的判斷。二是將橢圓擬合的方法創(chuàng)新性地應(yīng)用到了哈欠檢測(cè)算法中，使得通過(guò)簡(jiǎn)單快速的方法就可以獲取打哈欠的參數(shù)，并獲得了良好的檢測(cè)效果。三是點(diǎn)頭檢測(cè)算法通過(guò)判