仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2015年
4期
768-775
,共8页
疲劳检测%主动形状模型%面部特征%模糊推理系统
疲勞檢測%主動形狀模型%麵部特徵%模糊推理繫統
피로검측%주동형상모형%면부특정%모호추리계통
fatigue detection%active shape model (ASM)%facial feature%fuzzy inference system
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.
為瞭提高基于單一特徵檢測算法的準確率和魯棒性,提齣瞭一種基于多箇特徵的駕駛員疲勞融閤檢測算法.選取能夠直接反映駕駛員疲勞程度的2箇麵部特徵(眼睛和嘴巴)對駕駛員狀態進行綜閤判斷.針對駕駛員頭部多角度變化時導緻麵部特徵定位睏難的問題,提齣瞭基于主動形狀模型(ASM)人臉特徵定位算法,應用12箇ASM特徵標記點,準確定位齣眼睛和嘴部特徵.針對疲勞程度三級分類(清醒、疲勞及嚴重疲勞)難以確定的問題,提齣瞭基于模糊推理繫統的疲勞檢測算法,根據人的經驗,“智能”地判斷疲勞程度,從而準確地量化疲勞這一模糊概唸.實驗結果對比錶明,綜閤眼睛和嘴部信息,比採用單參數檢測算法減少瞭誤判的概率,具有較高的準確性和魯棒性.
위료제고기우단일특정검측산법적준학솔화로봉성,제출료일충기우다개특정적가사원피로융합검측산법.선취능구직접반영가사원피로정도적2개면부특정(안정화취파)대가사원상태진행종합판단.침대가사원두부다각도변화시도치면부특정정위곤난적문제,제출료기우주동형상모형(ASM)인검특정정위산법,응용12개ASM특정표기점,준학정위출안정화취부특정.침대피로정도삼급분류(청성、피로급엄중피로)난이학정적문제,제출료기우모호추리계통적피로검측산법,근거인적경험,“지능”지판단피로정도,종이준학지양화피로저일모호개념.실험결과대비표명,종합안정화취부신식,비채용단삼수검측산법감소료오판적개솔,구유교고적준학성화로봉성.
