本文關鍵詞：基于安卓的多特征疲勞實時檢測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

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【摘要】：隨著社會交通運輸?shù)目焖侔l(fā)展,越來越多的長途客貨運駕駛員忙碌在工作崗位,因疲勞駕駛出現(xiàn)的事故頻繁發(fā)生。因此,疲勞駕駛檢測的相關研究意義重大。其中基于計算機視覺的檢測方法因為對駕駛員無干擾成為研究熱點。目前已有的方法存在的問題是計算復雜度高,耗時長,難以在移動設備上實現(xiàn)實時檢測。本文選擇實現(xiàn)基于安卓系統(tǒng)的實時疲勞檢測系統(tǒng),包括移動檢測終端和遠程網(wǎng)絡監(jiān)控系統(tǒng)。采用人臉對齊算法得到眼睛、嘴巴和頭部等疲勞特征,實現(xiàn)疲勞狀態(tài)分析。本文主要有以下研究成果:改進顯式形狀回歸人臉對齊算法,提出基于二級形狀參數(shù)回歸的人臉對齊算法。采用PCA降維,用低維的人臉形狀參數(shù)約束人臉形狀。在二級回歸框架中,僅簡單計算低維的人臉形狀參數(shù),替代原始的高維人臉形狀。針對人臉的旋轉角度和尺度大小不同,使用明確的形狀特征索引算法替代局部特征索引,提高特征的可比性。采用多重隨機特征選擇方法,篩選出更好的人臉特征。通過算法改進,明顯減小了運算復雜度和數(shù)據(jù)存儲量,提高了對齊速度和對齊效果。在安卓系統(tǒng)算法實現(xiàn)時將人臉對齊分為人眼對齊和人臉輪廓對齊兩個步驟。人眼對齊時,通過對人臉圖片的截取和壓縮,僅處理圖片大小80*40的人眼區(qū)域,用20個特征點描述人眼形狀,并降到20維,減少單次需要處理的圖像信息和數(shù)據(jù)維度。人臉輪廓對齊時,選取27個特征點表示人臉輪廓形狀,并降到20維,根據(jù)人眼對齊結果得到的雙眼瞳孔坐標,優(yōu)化人臉輪廓初始形狀,使人臉輪廓對齊更快更精確。疲勞特征分析時,根據(jù)對齊的人眼形狀和人臉輪廓形狀中特征點的坐標位置,采用簡單的四則運算判斷眼睛的睜閉、嘴巴的張合程度和頭部上下運動。選取鼻尖和臉頰的3個特征點坐標組成特征三角形,根據(jù)三角形形狀變化判斷頭部的偏轉方向。最后綜合全部疲勞特征給出檢測結果,減少單一疲勞特征判斷出現(xiàn)的誤檢。最后,實現(xiàn)的檢測程序在性能一般的安卓系統(tǒng)手機、平板上達到了良好的檢測效果和實時的檢測速度,實現(xiàn)了網(wǎng)絡監(jiān)測服務器端系統(tǒng)。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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