基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳检测方法研究

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1、学校代号10532学号S12093012分类号TP391密级公开硕士学位论文基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳检测方法研究学位申请人姓名周云鹏培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称朱青副教授学科专业电子科学与技术研究方向图像处理技术论文提交日期2015年4月22日学校代号：10532学号：S12093012密级：公开湖南大学硕士学位论文基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳检测方法研究学位申请人姓名：周云鹏导师姓名及职称：朱青副教授培养单位：电气与信息工程学院专业名称：电子科学与技术论文提交日期：2015年4月22日论文答辩日期：2015年5月14日答辩委员会主席：黎福海教授Rese

2、archonmethodofdriverdrowsinessdetectionbasedonfusionofmulti-facecluesbyZHOUYunpengB.E.(HunanInstituteofTechnology)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectronicsScienceandTechnologyintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorAssociateP

3、rofessorZHUQingApril,2015湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。＇■１作者签名；：从５年ｔ月＾眺襄日期Ｉ日Ｉ句学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查

4、阅和借阅。本人授权湖南大学可Ｗ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，可采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、□，在年解密后适用本授权书。保密２、不保密＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名表闲苗期：文〇１；年ｋ月１曰４导师签名曰期：ｘ〇、ｙ年ｋ月Ｉ曰基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳检测方法研究摘要近年来机动车数量的急剧增加，在给人们的生活和工作带来了很大便利的同时，随之而来的交通问题也愈发严重。据相关部门统计，由疲劳驾驶引发的交通事故占了很大的比例，所以开发一个实时监测驾驶员疲劳状态的系统具有

5、很重要的实际价值，而疲劳检测算法的研究是系统实现的基础，因此本文研究了一种基于驾驶员面部图像信息的疲劳检测算法。本文提出了一种基于面部视觉多特征融合的驾驶员疲劳状态检测算法，通过分析驾驶员眼睛、嘴巴以及整体面部表情的状态，并采用模糊系统融合推理判断驾驶员的疲劳状态。首先，采用基于Haar特征的级联Adaboost检测算法确定驾驶员的脸部位置，然后利用Gabor滤波器增强面部局部特征的边缘信息以准确定位眼睛和嘴部，采用一种旋转不变的LBP金字塔特征对眼睛进行特征描述，训练线性SVM分类器判别眼睛的开闭状态；并根据嘴部二值图像的张开面积及宽高比判断嘴部的开闭状态；同时采用多模态特征的距

6、离测度学习算法判别驾驶员整体面部的疲劳表情。最后根据眼睛和嘴部的状态以及疲劳表情，计算出四个能够描述驾驶员状态的疲劳参数，利用模糊系统融合推理得出驾驶员的疲劳状态，并根据推理结果予以不同的预警措施。实验结果表明面部局部特征眼睛和嘴部状态判别的算法有较高的准确率，能够满足实际检测系统的要求，而整体面部表情状态判别由于情况比较复杂，外界干扰比较多，但是本文算法的准确率也能够满足实际应用的需要；用于信息融合的模糊系统的合理性也在仿真实验中得以验证。最终，本文的第5章验证了整个算法流程的完整性和合理性。关键词：疲劳检测，Gabor滤波，LBP，距离测度学习，模糊系统II硕士学位论文Abst

7、ractRecentyears,thenumberofvehiclesincreasedrapidly,whichbringsalargeamountofconveniencetopeople’sdailylifeandwork,butthetrafficproblemsaregettingworse.Accordingtothestatisticsofrelevantdepartment,thetrafficproblemscausedbyfatiguedrivin