毕业设计（论文）-基于人脸识别的疲劳驾驶检测系统的研究

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1、本科毕业设计（论文）基于人脸识别的疲劳驾车检测系统的研究本科毕业设计（论文）基于人脸识别的疲劳驾车检测系统的研究学院（系）：电气工程学院专业：测控技术与仪器学生姓名：学号：指导教师：答辩日期：摘要摘要近些年由于人们的生活节奏快，工作压力大，因疲劳问题而引起的事故时有发生，疲劳驾驶而酿成的惨剧更是使我们警钟长鸣。为了解决这个问题，本次毕业设计着重讨论一种基于ASM模型的人脸识别算法和一种疲劳驾驶的面部特征判定标准。本文的主要内容是：首先，简要介绍此次研究的课题意义，再介绍人脸识别和疲劳检测的一些相关的背景知识，由于此次课题是疲劳驾驶的检测，所以介绍的重点是关于疲劳

2、驾驶的检测研究。其次，讨论疲劳的判定方法，这一部分主要是对疲劳特征的选择研究，涉及到人眼睛和嘴的形状的疲劳特征分析，然后进行疲劳分析的综合。然后，详细介绍ASM模型的定义，在这一部分中还介绍了ASM的算法、区域收敛方法以及判定收敛的依据，另外，在这部分中将给出算法实现步骤的流程图。再后，主要内容是图像处理与识别，其中包括图像的预处理和手工描点方法所需要确定的参量，以及如何用matlab程序得到这些参量。程序的流程图也在这一章展示。关键词　人脸识别；疲劳检测；疲劳特征；动态形状模型II摘要AbstractRecentlyasthefastpaceoflifeand

3、heavyworkpressure,accidentscausedbyfatiguehappenedfrequently.Trafficaccidentdisasteriscausingthebellstoring.Tosolvethisproblem,thegraduationprojectfocusedonafacerecognitionalgorithmbasedonASMmodelandafacialfeaturesdeterminationstandardsoffatiguedriving.Themaincontentsare:First,therei

4、sabriefintroductionoftheresearch,therelevantbackgroundknowledgeoffacerecognitionandfatiguetestingwillbegivenlater.asitisthedetectionoffatiguedrivingthatwearetakingcareof,wewillmainlyfocusontheit.Secondly,wewilllearnthejudgingmethodsoffatigue,thepartchoiceofthefatiguecharacteristicsis

5、studiedhere,thefatiguecharacteristicsofeyesandmouthisanalyzed,thenwewillcomprehensivelyanalysisthem.Then,theprincipleandmethodofASMpersonfacerecognitiontechnologyisstudied.In thissection,wewilldescribetheASMalgorithm,thecovergencemethodandthebasisofdeterminingconvergence.Theflowchart

6、ofalgorithmwillalsobegivenflowchartinthispart.Finally,wewillshowpicturepre-treatmentmethods andpicturerecognition,thispartincludestheimagepre-processing,theneededparametersandhowtousethe matlab programtogettheparameters.Theideaandflowchartofthemainprogramwillbegiven.Keywords　FaceReco

7、gnition;FatigueDetection;FatigueCharacteristics;ActiveShapemodelsII目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题背景和意义11.2研究现状31.3本文主要研究内容6第2章疲劳分析和疲劳检测82.1疲劳驾驶特征综述82.2具体特征分析92.2.1疲劳驾驶眼部特征分析92.2.2疲劳驾驶嘴的特征分析102.2.3原始数据的获取122.3眼睛和嘴特征的综合分析132.4本章小结14第3章ASM人脸识别算法153.1ASM模型的定义153.2ASM人脸识别的优势153.2.1ASM搜索算法的特点1

8、53.2.2几种识别方式