基于人臉定位技術(shù)的疲勞駕駛檢測方法.pdf

1、隨著車輛的不斷增加，交通問題越來越受到關(guān)注。其中，因為疲勞駕駛產(chǎn)生的交通事故成為了一個重大社會問題。因此，尋求一種車載、實時、客觀的疲勞駕駛檢測技術(shù)，對于減少因為疲勞駕駛產(chǎn)生的交通事故，保障人民生命財產(chǎn)安全，加強(qiáng)客運安全管理等方面有重大意義。
　　 在本文中，首先概述了各種疲勞駕駛檢測方法，確立了使用PERCLOS(percentage of eyelid closure over the pupil over time，人眼閉

2、合的百分比)方法作為研究的方向。這是因為PERCLOS方法具有設(shè)備簡單、成本較低、舒適可靠的特點。并且重點研究如何通過人臉圖像技術(shù)實現(xiàn)PERCLOS的辦法。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1.詳細(xì)闡述了Viola經(jīng)典人臉定位的方法，該方法包括了：haar-like特征，光平衡的預(yù)處理，級聯(lián)AdaBoost分類器，多尺度問題等一個完整的解決人臉檢測定位的系統(tǒng)方案。
　　 2.詳細(xì)闡述了如何將Viola人臉定位方

3、法運用于疲勞駕駛檢測的各個環(huán)節(jié)中：包括人眼定位，人眼狀態(tài)識別以及PERCLOS計算。
　　 3.應(yīng)用OpenCV實現(xiàn)了疲勞駕駛檢測的演示程序。包括應(yīng)用OpenCV實現(xiàn)視頻圖像的讀取，各個分類器的訓(xùn)練，以及目標(biāo)檢測等。
　　 4.除了使用haar-like特征外，還對使用LBP特征進(jìn)行了一些實驗探索，研究了一種LBP特征縮放的方法，和一種快速高效的人眼定位與狀態(tài)識別的方法。
　　 5.對本文PERCLOS方法做出總