基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法

摘要：

眼睛和嘴部状态检测是疲劳检测方法的重要步骤,但眼镜遮挡及光照变化使得眼睛状态识别效果不佳.为此,提出一种新的驾驶员疲劳检测方法.使用红外采集设备对驾驶员面部图像进行采集,通过结合AdaBoost与核相关滤波器算法进行人脸检测及跟踪.采用级联回归方法定位特征点,提取眼睛和嘴部区域.运用卷积神经网络进行眼睛和嘴部状态识别,在此基础上计算多个疲劳参数进行疲劳检测.实验结果表明,该方法在多种情况下均能准确地检测眼睛和嘴部状态,可有效地进行疲劳检测.

关键词：疲劳检测、人脸检测、特征点检测、状态识别、核相关滤波器、卷积神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;天津市科技支撑计划重点项目;天津市科技特派员项目

在线出版日期：2019-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：274-279