基于眼部特征的疲劳检测算法

摘要：

PERCLOS值因其良好的非接触性和准确性而被广泛应用于疲劳检测，但通常只采用一种PERCLOS标准.针对这种情况，该文提出眼睛持续闭合时间和动态 PERCLOS 值两个参数进行疲劳检测.该算法首先利用Haar-like 分类器和 Adaboost 算法进行人脸检测和定位；然后利用人脸结构特征缩小人眼的搜索区域，进一步利用 Adaboost 算法定位人眼，避免了眉毛的影响；最后采用图像形态学等图像处理方法获取人眼的垂直高度即上下眼帘的距离，判断人眼是否闭合.在疲劳预测阶段，分时间段采用不同的 PERCLOS 值标准进行判断.该算法对每秒10帧视频帧中的人眼定位准确率达到86.14%，并达到实时性要求，能够提高预测疲劳驾驶的准确性.

关键词：动态PERCLOS、Adaboost算法、级联分类器、疲劳检测

分类号：TP3;TN9

在线出版日期：2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96