基于視覺的疲勞駕駛特征提取.pdf

1、疲勞駕駛作為導致交通事故的主要因素之一，給駕駛員及行人的生命財產安全帶來了巨大的威脅。因此，如何有效預防疲勞駕駛，最大程度減小由此帶來的各種損失，對于保護人民生命和財產安全具有很大的現(xiàn)實意義。
　　駕駛員在疲勞時一般會出現(xiàn)閉眼、打哈欠和點頭三個特征，本文旨在利用圖像處理的方法提取駕駛員的這三個特征，從而判斷駕駛員是否處于疲勞駕駛狀態(tài)。首先，利用haar-like人臉檢測算法提取駕駛員臉部區(qū)域，本文通過卡爾曼濾波器跟蹤人臉的運動軌跡

2、，預測下一幀圖像中人臉出現(xiàn)的位置，從而縮小 haar-like人臉檢測的搜索范圍，有效提高人臉檢測算法的運行效率。其次，在人臉檢測的基礎上，根據(jù)疲勞駕駛的特征設計了三個疲勞特征提取算法。一是睜眼和閉眼狀態(tài)判斷算法，該算法首先精確定位人眼并提取出包含單個眼睛的子窗口圖像，然后進行睜閉眼狀態(tài)的判斷。二是將橢圓擬合的方法創(chuàng)新性地應用到了哈欠檢測算法中，使得通過簡單快速的方法就可以獲取打哈欠的參數(shù)，并獲得了良好的檢測效果。三是點頭檢測算法通過判