| 基于主动形状模型及模糊推理的驾驶疲劳检测 |
| |
| 引用本文： | 白中浩,焦英豪,白芳华. 基于主动形状模型及模糊推理的驾驶疲劳检测[J]. 仪器仪表学报, 2015, 36(4): 768-775 |
| |
| 作者姓名： | 白中浩 焦英豪 白芳华 |
| |
| 作者单位： | 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 |
| |
| 摘 要： | 为了提高基于单一特征检测算法的准确率和鲁棒性,提出了一种基于多个特征的驾驶员疲劳融合检测算法。选取能够直接反映驾驶员疲劳程度的2个面部特征(眼睛和嘴巴)对驾驶员状态进行综合判断。针对驾驶员头部多角度变化时导致面部特征定位困难的问题,提出了基于主动形状模型(ASM)人脸特征定位算法,应用12个ASM特征标记点,准确定位出眼睛和嘴部特征。针对疲劳程度三级分类(清醒、疲劳及严重疲劳)难以确定的问题,提出了基于模糊推理系统的疲劳检测算法,根据人的经验,"智能"地判断疲劳程度,从而准确地量化疲劳这一模糊概念。实验结果对比表明,综合眼睛和嘴部信息,比采用单参数检测算法减少了误判的概率,具有较高的准确性和鲁棒性。
|
| 关 键 词： | 疲劳检测；主动形状模型；面部特征；模糊推理系统 |
Driving fatigue detection based on active shape model and fuzzy inference |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《仪器仪表学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《仪器仪表学报》下载全文 |
|
