基于视觉的疲劳驾驶特征提取

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1、分类号：密级：研究生学位论文论文题目（中文）基于视觉的疲劳驾驶特征提取DrivingFatigueFeaturesDetectionBasedon论文题目（外文）VisualInformation研究生姓名张晓林学科、专业计算机科学与技术·计算机应用技术研究方向模式识别与嵌入式系统学位级别硕士导师姓名、职称申永军教授论文工作起止年月2015年3月至2016年4月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年5月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表

2、的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位

3、论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：I基于视觉的疲劳驾驶特征提取中文摘要疲劳驾驶作为导致交通事故的主要因素之一，给驾驶员及行人的生命财产安全带来了巨大的威胁。因此，如何有效预防疲劳驾驶，最大程度减小由此带来的各种损失，对于保护人民生命和财产安全具有很大的现实意义。驾驶员在疲劳时一般会出现闭眼、打哈欠和点头三个特征，本文旨在利用图像处理的方法

4、提取驾驶员的这三个特征，从而判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。首先，利用haar-like人脸检测算法提取驾驶员脸部区域，本文通过卡尔曼滤波器跟踪人脸的运动轨迹，预测下一帧图像中人脸出现的位置，从而缩小haar-like人脸检测的搜索范围，有效提高人脸检测算法的运行效率。其次，在人脸检测的基础上，根据疲劳驾驶的特征设计了三个疲劳特征提取算法。一是睁眼和闭眼状态判断算法，该算法首先精确定位人眼并提取出包含单个眼睛的子窗口图像，然后进行睁闭眼状态的判断。二是将椭圆拟合的方法创新性地应用到了哈欠检测算法中，使得通过简单快速的方法就可以获取打哈欠的参数，并获得了良好的检测效

5、果。三是点头检测算法通过判断驾驶员头部的位置判断其是否发生点头动作。同时，本文设计了测试系统对文中提出的算法进行了验证，并获得了良好的实验结果。关键词：疲劳驾驶，人脸检测，睁闭眼判断，哈欠检测IIDrivingFatigueFeaturesDetectionBasedonVisualInformationAbstractDrivingsafetyiscloselyrelatedtoeachfamilyandeachperson,sohowtoimprovedrivingsafetyhasbecomeahottopicintoday'ssociety.Asoneof

6、themaincausesleadingtotrafficaccidents,fatiguedrivingposesahugethreattodrivers’andpedestrians’safetyoflifeaswellastheirproperties.So,howtopreventfatiguedrivingandminimizethelosseswhichresultfromthishasgreatpracticalsignificancefortheprotectionofpeople’slivesandproperties.Therearethree

7、keyfeatureswhichareclosingeyes,yawning,andnoddingwhenadriverisfatigue.Inordertodeterminewhetherthedriverisinastateoffatiguedriving,thisdissertationmainlyfocusesonextractingthesethreefeaturesofdriversbyimageprocessingmethod.Firstofall,haar-likefacedetectionalgorithmisemployedtolocateth

8、eface