基于特征角點(diǎn)跟蹤的駕駛員疲勞檢測(cè)方法研究.pdf

1、交通安全問題中的駕駛疲勞已成為引發(fā)安全事故的主要因素之一，如何有效地檢測(cè)和防止駕駛疲勞，對(duì)減少交通事故的發(fā)生及降低人員傷亡率有著十分重要的意義。 本文給出了一種基于特征角點(diǎn)跟蹤的駕駛員疲勞檢測(cè)方法，其中包括人臉檢測(cè)、眼睛角點(diǎn)檢測(cè)、角點(diǎn)跟蹤和疲勞判斷等。在進(jìn)行人眼特征的檢測(cè)之前先檢測(cè)出入臉，以減小人眼特征檢測(cè)的區(qū)域。在進(jìn)行人臉檢測(cè)的一系列步驟中，均充分考慮到實(shí)時(shí)與準(zhǔn)確性要求，如色彩空間轉(zhuǎn)換時(shí)只對(duì)必要分量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，在分離出膚色區(qū)域后

2、通過寬高比計(jì)算進(jìn)行真實(shí)人臉區(qū)域確定等。然后采用改進(jìn)的Harris算子進(jìn)行特征角點(diǎn)檢測(cè)，在用Harris進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)之前進(jìn)行了一些有用的操作大大減少了Harris檢測(cè)的像素?cái)?shù)，即對(duì)非角點(diǎn)可能的像素點(diǎn)進(jìn)行了判斷剔除，這樣提高了Harris檢測(cè)的速度。角點(diǎn)檢測(cè)結(jié)束后，采用粒子濾波跟蹤方法進(jìn)行角點(diǎn)的跟蹤。只跟蹤角點(diǎn)而非整個(gè)眼睛特征能在不影響跟蹤效果的同時(shí)提高跟蹤速度。最后使用PERCLOS原理結(jié)合眼睛區(qū)域像素的計(jì)算進(jìn)行眼睛狀態(tài)的判定，從而得出駕