關(guān)于司機(jī)疲勞監(jiān)測(cè)的人眼檢測(cè)與跟蹤研究.pdf

1、目前交通事故中相當(dāng)一部分是由于司機(jī)疲勞駕駛所造成的,為減了少此類事故的發(fā)生,本文研究通過司機(jī)的眼睛狀態(tài)來判斷司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài),重點(diǎn)對(duì)司機(jī)眼睛的檢測(cè)與跟蹤的算法進(jìn)行了研究與改進(jìn).本文主要作了以下幾個(gè)方面的工作:1.為了提高人眼檢測(cè)的準(zhǔn)確率和速度,本文提出了兩種人眼檢測(cè)方法:基于膚色模型和級(jí)聯(lián)增強(qiáng)分類器法和基于幾何特征和級(jí)聯(lián)增強(qiáng)分類器法.前一種方法主要用于彩色圖像中人眼的檢測(cè),后一種方法主要適用于灰度圖像,這兩種方法對(duì)于人眼的檢測(cè)效果較

2、以前的算法都有所改善.2.檢測(cè)出人眼之后就要進(jìn)行眼睛的跟蹤,本文提出了一種新穎的眼睛跟蹤方法:將Kalman濾波和Mean Shift算法相結(jié)合的方法.整個(gè)跟蹤過程分為兩個(gè)階段:首先根據(jù)上一幀圖像中眼睛的位置運(yùn)用Kalman濾波預(yù)測(cè)當(dāng)前圖像中眼睛的位置和協(xié)方差;然后根據(jù)眼睛的亮度分布特征運(yùn)用Mean Shift迭代算法在估計(jì)的鄰域內(nèi)搜索與眼睛模板最相似的目標(biāo).此眼睛跟蹤方法在實(shí)際的光照條件下跟蹤效果較好,對(duì)于眼睛部分遮擋或者閉合的情況也