【摘 要】
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本文研究疲劳驾驶状态检测算法,研究内容分为三部分:人脸检测方法的研究;基于AAM的眼睛精确定位方法的研究;基于眼睛状态的疲劳驾驶检测方法的研究. (1)人脸检测部分,采用肤
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本文研究疲劳驾驶状态检测算法,研究内容分为三部分:人脸检测方法的研究;基于AAM的眼睛精确定位方法的研究;基于眼睛状态的疲劳驾驶检测方法的研究. (1)人脸检测部分,采用肤色检测与基于Adaboost算法的人脸检测方法相结合的两步人脸检测法进行人脸检测,提高了人脸检测的检测率和检测速度. (2)眼睛精确定位部分,把基于AAM的人脸特征点定位方法应用到眼睛特征点的精确定位上.鉴于人脸特征点定位的AAM方法直接用于眼睛特征点的精确定位上会产生一些问题,仔细分析、研究这些问题,并逐一给出了解决办法,最终实现了对驾驶员眼睛的更准、更快定位. (3)疲劳驾驶检测部分,给出一种计算复杂度小的眼睛开合程度计算方法,利用它易于判断眼睛状态,并根据眼睛状态的判断结果提取到两个疲劳参数(PERCLOS值和最长闭眼持续帧数).制定了检测规则,并给出疲劳驾驶状态的一个检测算法. 本文的所有算法都能够编程实现.仿真实验结果表明,算法效果良好.
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