基于面部變化特征的駕駛疲勞監(jiān)測方法研究.pdf

1、研究表明:造成交通事故的原因25％～30％是由疲勞駕駛引起的。因疲勞駕駛導致的交通事故每年都會造成巨大的財產(chǎn)損失和人員傷亡。許多國家都積極投入到有關(guān)疲勞駕駛檢測領(lǐng)域的研究工作中。研究的目的是以減少由于疲勞駕駛而導致的交通事故為出發(fā)點，所以課題研究有重要的社會意義。
　　利用駕駛員在駕駛過程中面部特征的變化信息來完成疲勞駕駛檢測系統(tǒng)的設(shè)計。對采集到的人臉圖像進行特征提取，分析和比較駕駛員面部特征的變化，通過人眼、人嘴的像素面積變化的

2、大小來判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。通過攝像頭實時捕獲圖像，對采集到的幀圖像采用基于haar特征的AdaBoost算法進行人臉定位。在定位的同時根據(jù)駕駛員的位移特性設(shè)定位置失效容忍度的范圍來控制抖動造成的影響，保留有效數(shù)據(jù)，剔除無效數(shù)據(jù)。通過haar矩形特征對人眼、人嘴區(qū)域進行特征提取。利用改進的Adaboost迭代算法精確定位人眼、人嘴。采用堆棧實現(xiàn)的移動均值平滑算法將人眼、人嘴區(qū)域的像素面積實時存儲，計算。根據(jù)疲勞時候人眨眼、打哈欠行