基于ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测

• 作者: 何俊 何忠文 房灵芝 蔡建峰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳驾驶 主动形状模型 人眼定位 Canny算子
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1447-1453
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.07.022

摘要

疲劳驾驶研究中,面部关键特征精确定位与跟踪是个难点.提出了一种基于主动形状模型ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法.首先,利用肤色模型检测到人脸区域为ASM提供初始定位;然后基于ASM进行人眼和嘴巴跟踪获得眼睛与嘴巴区域;再利用Canny算子对两个区域精确定位,获得疲劳检测参数;最后根据PERCLOS方法实现疲劳检测.考虑到基于HSV颜色模型的人脸检测不受姿势和角度的影响,但容易受到背景干扰,而ASM的优点是人脸关键点跟踪效果好,但初始定位困难,将二者结合实现了眼睛与嘴巴精确定位与跟踪.实验表明,眼睛检测准确率可以达到90.7％,哈欠检测准确率可以达到83.3％,疲劳检测准确率达到91.4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何俊	南昌大学信息工程学院	15	232	7.0	15.0
2	何忠文	南昌大学信息工程学院	6	71	6.0	6.0
3	蔡建峰	南昌大学信息工程学院	5	57	4.0	5.0
4	房灵芝	南昌大学信息工程学院	5	64	5.0	5.0