本文關(guān)鍵詞：基于紅外視頻的駕駛員臉部檢測(cè)與跟蹤方法研究

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【摘要】：日益便利的道路交通條件給人們的生活帶來(lái)了極大的方便,但汽車數(shù)量的不斷增長(zhǎng)也導(dǎo)致交通事故頻發(fā)。引發(fā)交通事故的重要原因之一就是疲勞駕駛,因此,疲勞檢測(cè)系統(tǒng)的研究意義重大。在目前研究的各類疲勞檢測(cè)系統(tǒng)中,基于視頻分析的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)因其非接觸性和實(shí)用性成為當(dāng)前研究熱點(diǎn),而人臉檢測(cè)與跟蹤是疲勞檢測(cè)中基礎(chǔ)而重要的步驟。本文采用基于Haar特征和AdaBoost算法的人臉檢測(cè)方法,通過自適應(yīng)移動(dòng)步長(zhǎng)掃描待檢測(cè)圖像,減少了大量非人臉窗口,在保證檢測(cè)準(zhǔn)確率的前提下,提高了檢測(cè)速度。為了對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行跟蹤,提出了結(jié)合特征篩選與二次定位的快速壓縮跟蹤(FSSL-CT)算法。首先,利用壓縮感知原理從劃分的各個(gè)子區(qū)域內(nèi)提取壓縮特征；然后,根據(jù)各個(gè)壓縮特征在正、負(fù)類中的分布差異,篩選出部分分類能力強(qiáng)的壓縮特征構(gòu)建分類器,并將特征分布在相鄰兩幀之間的變化作為學(xué)習(xí)率,結(jié)合正類閾值自適應(yīng)調(diào)整分類器模型的更新速度；最后,使用二次定位策略對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,每次定位都在其對(duì)應(yīng)的搜索區(qū)域內(nèi)采集候選樣本,并按照分類能力選取特定數(shù)量的壓縮特征加權(quán)構(gòu)建分類器對(duì)候選樣本進(jìn)行分類,最終得到跟蹤目標(biāo)。在公共測(cè)試序列和自制的紅外測(cè)試序列上的測(cè)試結(jié)果表明,FSSL-CT算法在短時(shí)遮擋、光照變化和姿態(tài)變化的情況下跟蹤成功率和精確度高,跟蹤速度快。
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6;TP391.41

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9 王U，

本文編號(hào)：1305935