駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)的人臉提取與跟蹤.pdf

1、在道路交通安全事故中，機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)说囊蛩厥侵饕脑颉Ｔ谖覈?guó)，駕駛?cè)氩话踩袨橐l(fā)事故的比例超過(guò)三成。防止疲勞駕駛及其他不安全操作已經(jīng)成為了減少道路交通事故的重要手段。本文通過(guò)搭建駕駛員監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，重點(diǎn)對(duì)駕駛員的臉部特征提取和跟蹤算法進(jìn)行了研究。首先，為實(shí)現(xiàn)模擬真實(shí)的駕駛狀態(tài)，比較不同算法的執(zhí)行效果，本文搭建了基于mallab的圖像視頻分析和DirectX架構(gòu)的駕駛員監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。第二，為提高人臉提取的準(zhǔn)確率和速度，本文提出了基于膚色

2、模型的人臉提取方法。利用大量包含人臉的圖像樣本進(jìn)行顏色特征統(tǒng)計(jì)分析，再利用皮膚顏色特征進(jìn)行人臉檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)人臉的提取。第三，提出了一種改進(jìn)的人臉跟蹤方法。該方法基于對(duì)視覺(jué)跟蹤對(duì)象的特點(diǎn)分析。簡(jiǎn)化了初始化過(guò)程，并通過(guò)選擇合適的狀態(tài)向量，建立有效的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和觀測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)駕駛員人臉實(shí)時(shí)有效的跟蹤。以上研究工作均經(jīng)過(guò)了實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)，結(jié)果表明。在光照條件充足的條件下，以上方法具有良好的實(shí)時(shí)性及有效性，將為后續(xù)的研究工作以及最終系統(tǒng)樣機(jī)的研發(fā)奠