眼睛跟踪及驾驶员疲劳检测之研究

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2、=￡大学搏±举位论文摘要零埝文主要攒透一令穰建多屡感知器鄹络(溉P)来粼潮驾驶受是露疲劳匏安全掇警系绞(Ⅸ槲si黜ssW纽疸ngSys融n)。驾驶员在长途驾驶鼓糙孝申不佳羽状态辩，会在黢都袭壤出很多熬哥棍信息，镄f如，贬目是率减低，跟睹舞发减小，频繁的点头，打哈欠，g艮睛游动加快，等等。在这样的帻况下，便产生了潜谯的肇枣危机。本文采用了～种光接触的监督方法来检测驾驶员眼球的视线方向。即：通过安装在仪表税上的摄像机，采集图像序列，利用图像的小波变换、熵分析等技巧由图像中抽取出驾驶员的脸部及眼睛位置，

3、在此基础上统计H鲢球的视线方向，再由诧潮断疲劳稷度，当疲劳时予以缀警。本系统采用了滴分手厅缡台粒子过滤器模鍪瓣方法对§琵球遴行鼹踪，该方法能实辩准确琏瓣隈媾遴嚣定位。本文主罄豹工佟楚：fl’系统熬总体设诗：该系统分为嚣个除段：嬲l麴获取鞠疲劳检测。猩系统中，人验熬检测霹l爨媾豹艨踪楚一个关键步骤。人脸检测黄先褒第一帧中全局搜索感兴趣魍标，同时穆除夕}部照明环境的于扰。在跟踪失败时，踅掰开始灏一轮的目标检测。E鼹精跟踪则是在前一帧的麓础上，局部搜索感兴趣的目标，以确定教目的位鬣。f2)入脸检测方法：采嗣了

4、～种基于熵分橱Ad如∞st入黢捡测方法。在对训练榘进行训练之籍，获得判定撼模型。再妇输入特撼的儆然比来检测入脸。实验表明，这种方法能对不同姿势的人脸进行甯效的定位且实时响应速度快。(3)眼睛跟踪算法：在裣灏晌入脸区域，采用裔适应越狱态粒子逸滤器舞法实时魄跟踪藤蒲。近年来，粒子过滤器(particleFilter)或者称为条律密度传播葬法在混乱璐台辩鹭际进行实对耀踪辩，装糯爨琵好鞠褴麓。传统瓣卡尔曼滤滚器，弱隈予离籁橛率分毒+蠢粒子过滤嚣霹戳接述多臻鹣复杂概搴分毒。箕主要露怒是，采壤一豢刭黪粒子表示滔蠹躲

5、状态，蒜按照“遥者生存”法则避嚣逡化，然诗状态熬睡验分布。零文采用冀法的特点是，运用是回归的系统模型寒预测双熙的状态，袋用熵分柝确定H艮睛类别以确定予代的繁衍。同时，相关的技术被用米处理遮挡情况，以及对服睛进入和离开场景做出判断。为了减低复杂程度和减少计算置，我们对视频序列进行金字塔分解，跟踪算法在粗遗像级实现。激涯夫学薅士学德论文(4)当双强定位出来膳，本系统采用了多鼷感知器阚络来作为分析驾驶员视线方向的分类器。最后，利用识别的眼睛图像放MLp的输出，我们推导出～些规则卷检测驾驶员的疲劳耀度。关髓键t

6、疲劳报警；图像娥理；小波分析{熵分拆；分层攘进算法；粒子过滤器{神经潮络1I塑坚奎鲎照查兰堡鲨塞Ab炯畦及越寒p￡lpefd龆商bes氇ed∞蜮op黼翱￡ofavehid。d蠢v甜出蛩wsi始ss删琏gs粥据musingmulti4ay锻percep虹onne谢alnetworkasaclassifierfbrdriver’sdi程龟躺t甜ieⅡtationsofgazes。Aftcrlongh㈣of酾v{ng甜inaless{banalenkindof热entalsta_ce，drivcrsinf缸避

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