基于人臉特征識別的疲勞駕駛預警系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文在駕駛員人臉檢測的基礎上,主要研究了基于PCA(Primary Component Analysis)的方法在駕駛員疲勞檢測中的應用. 在研究國內外基于機器視覺的駕駛員疲勞檢測方法以及人臉檢測和人臉識別方法的基礎上,主要做了以下工作: (1)充分利用駕駛員的面部膚色特性來定位人臉區(qū)域,研究表明人臉的膚色在顏色空間中的分布相對比較集中,顏色信息在一定程度上可以將人臉與大部分背景分割開來,由于顏色信息計算速度快,過程簡單

2、,滿足算法的實時性要求,同時,人臉的膚色特性對于人臉縮放,旋轉等幾何變化都是魯棒性很好的.再利用特定駕駛員人臉結構特性來確定眼睛和嘴巴的范圍. (2)研究在疲勞識別系統(tǒng)中必不可少的圖像預處理技術:光照補償法,二值化圖像處理方法;研究了基于坐標投影的實時人臉檢測算法在認證駕駛員臉部區(qū)域中的應用,為整個系統(tǒng)的快速性打下了很好的基礎:研究了人眼和嘴巴在駕駛員臉中的位置,從而進一步提高了系統(tǒng)的實時性. (3)研究PCA在判別眼睛

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