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基于红外视频图像眼睛信息特征的疲劳检测

基于红外视频图像眼睛信息特征的疲劳检测

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作者：陈中胜广西科技大学

学位级别：硕士

如今,随着我国社会主义现代化国家的建设不断向前推进,道路交通基础设施逐步完善,汽车及汽车驾驶人数量迅速增加,随之而来的是道路交通事故的增加,人类面临道路交通事故的威胁也越来越严重。造成交通故事因素有很多,其中最重要的因素是... 详细信息

如今,随着我国社会主义现代化国家的建设不断向前推进,道路交通基础设施逐步完善,汽车及汽车驾驶人数量迅速增加,随之而来的是道路交通事故的增加,人类面临道路交通事故的威胁也越来越严重。造成交通故事因素有很多,其中最重要的因素是疲劳驾驶和超速驾驶,这两者是导致交通事故频发的罪魁祸首。随着越来越多的城市提出要建设智慧城市,智能交通也是其中的组成部分,利用信息技术来减少诸如疲劳驾驶的事故发生,提高行车安全变得极其有意义的课题。本文对近红外视频图像下疲劳驾车识别算法开展了应用性的研究,主要做了以下工作:1.特征提取及其人脸检测。针对传统AdaBoost级联算法训练耗时、泛化能力较差等问题,通过引入Q统计量对分类器之间相关性进行衡量,提出了一种能减少Haar特征的特征预处理方法。当统计量Q大时,说明此特征与彼特征具有相似的分类性能,因此可以选择分类性能好的特征,从而能减少Haar特征数量,减少训练时间,提高训练速度。本文提出融合混沌算法,构建自适应、混沌粒子群的AdaBoost人脸检测算法,能有效提高人脸检测精确度、泛化误差等方面的性能,与传统的AdaBoost算法对比在弱分类器数量为100个时能达到90%的检测率。2.人脸跟踪定位。针对传统的mean-shift算法进行人脸跟踪时,计算的是开始帧人脸直方图分布,在经过一段时间间隔之后,候选人脸会偏离开始的人脸模型,而人脸模型并没有随时更新,这会导致人脸跟踪失败。并且mean-shift算法在人脸目标快速移动的跟踪中存在缺陷,而卡尔曼滤波器在线性预测方面有预测准确,运算速度快等优点,因此提出结合卡尔曼滤波的改进mean-shift人脸跟踪算法,实验结果表明,与传统的算法相比跟踪速度和精度得到了提高。3.人眼定位和人眼状态识别。首先自行建立近红外睁闭眼图像库,然后以Haar特征结合AdaBoost算法进行眼睛检测和定位;在进行眼睛睁闭状态识别之前,先融合经PCA降维的HOG和伪Zernike矩特征建立SVM眼睛净闭不同状态的识别模型,再对检测到的人眼进行识别,最后利用PERCLOS原理进行疲劳检测。利用本文的算法在自建的数据库中睁眼和闭眼识别率能分别达到90.27%和92.4%,能达到实际应用的要求。

关键词： Haar特征人脸检测 shift-mean算法人眼检测卡尔曼滤波 PERCLOS

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