基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测
Driver Fatigue Detection Based on Facial Expression and Double-stream Network作者机构：上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620
出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)
年 卷 期：2022年第22卷第2期
页 面：614-619页
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
摘 要：提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络。首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位。然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征。最后,利用设计的疲劳表情识别网络对获取的两种传统特征进行信息融合以及疲劳表情识别。结果表明,提出的方法具有较高准确率,能够适应驾驶室内不同光照条件的场景,具有较强的鲁棒性。
维普期刊数据库
同方期刊数据库