基于人臉特征識(shí)別的疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、本文在駕駛員人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上,主要研究了基于PCA(Primary Component Analysis)的方法在駕駛員疲勞檢測(cè)中的應(yīng)用. 在研究國(guó)內(nèi)外基于機(jī)器視覺的駕駛員疲勞檢測(cè)方法以及人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,主要做了以下工作: (1)充分利用駕駛員的面部膚色特性來定位人臉區(qū)域,研究表明人臉的膚色在顏色空間中的分布相對(duì)比較集中,顏色信息在一定程度上可以將人臉與大部分背景分割開來,由于顏色信息計(jì)算速度快,過程簡(jiǎn)單

2、,滿足算法的實(shí)時(shí)性要求,同時(shí),人臉的膚色特性對(duì)于人臉縮放,旋轉(zhuǎn)等幾何變化都是魯棒性很好的.再利用特定駕駛員人臉結(jié)構(gòu)特性來確定眼睛和嘴巴的范圍. (2)研究在疲勞識(shí)別系統(tǒng)中必不可少的圖像預(yù)處理技術(shù):光照補(bǔ)償法,二值化圖像處理方法;研究了基于坐標(biāo)投影的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法在認(rèn)證駕駛員臉部區(qū)域中的應(yīng)用,為整個(gè)系統(tǒng)的快速性打下了很好的基礎(chǔ):研究了人眼和嘴巴在駕駛員臉中的位置,從而進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性. (3)研究PCA在判別眼睛