基于面部變化特征的駕駛疲勞監(jiān)測(cè)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(dǎo)致的交通事故每年都會(huì)造成巨大的財(cái)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(cè)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(dǎo)致的交通事故為出發(fā)點(diǎn)，所以課題研究有重要的社會(huì)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(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)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(shí)時(shí)捕獲圖像，對(duì)采集到的幀圖像采用基于haar特征的AdaBoost算法進(jìn)行人臉定位。在定位的同時(shí)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(dòng)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(duì)人眼、人嘴區(qū)域進(jìn)行特征提取。利用改進(jìn)的Adaboost迭代算法精確定位人眼、人嘴。采用堆棧實(shí)現(xiàn)的移動(dòng)均值平滑算法將人眼、人嘴區(qū)域的像素面積實(shí)時(shí)存儲(chǔ)，計(jì)算。根據(jù)疲勞時(shí)候人眨眼、打哈欠行