基于深度卷积网络和在线学习跟踪的驾驶员打哈欠检测

提出了一种基于多信息融合的驾驶员打哈欠检测方法。首先,建立驾驶员面部图像数据库并训练深度卷积神经网络来依次检测驾驶员的面部和鼻子;然后,采用局部二比特特征和随机森林分类器训练生成在线鼻子检测器,以此来校正光流跟踪器在鼻子跟踪过程中产生的漂移误差等参数;最后,分析鼻子下方嘴部区域的边界梯度变化情况,并结合鼻子跟踪器置信度、面部横向运动等信息来判断驾驶员是否打哈欠。实验结果表明,深度卷积网络相对于其他面部分类方法,可以获得更好的分类检测效果;基于在线学习的跟踪方法可以很好地减小光流跟踪引起的漂移误差;整个算法可以在多种驾驶环境下以较高准确率检测驾驶员打哈欠事件的发生。