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基于ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:0.72 MB | 2017-11-28

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　　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PERCI。OS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%。

基于ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法

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