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面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究

王珂, 王冰, 姜利, 康增建

王珂, 王冰, 姜利, 康增建. 面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2014, 23(4): 12-16.
引用本文: 王珂, 王冰, 姜利, 康增建. 面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2014, 23(4): 12-16.
shu
WANG Ke%WANG Bing%JIANG Li%KANG Zengjian, . Research on face video analysis algorithm for driver's drowsiness detection[J]. Railway Computer Application, 2014, 23(4): 12-16.
Citation: WANG Ke%WANG Bing%JIANG Li%KANG Zengjian, . Research on face video analysis algorithm for driver's drowsiness detection[J]. Railway Computer Application, 2014, 23(4): 12-16.
shu

面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究

  • 中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所,北京,100081

详细信息

  • 中图分类号: U285:TP39

Research on face video analysis algorithm for driver's drowsiness detection

摘要

    摘要
  • 摘要: 疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因.基于面部视频分析技术,对驾驶人的眼睛动作和状态进行特征分析,可以有效估计驾驶人的疲劳状态,但驾驶过程中驾驶人面部姿态和光照条件的变化使眼睛的准确定位变得困难.本文以主动形状模型(ASM,Active Shape Model)为基础对面部区域进行配准,结合Lucas-Kanade光流算法进行全局跟踪,并采用基于自商图的Meanshift算法进行局部校准.实验结果表明,Meanshift算法能够有效消除光流全局跟踪中的累积误差,有效提高人眼定位的精度.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-10-08
  • 修回日期:  2015-10-08
  • 录用日期:  2014-04-14
  • 刊出日期:  2014-04-14

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