疲勞是一種主觀不適的感覺,在客觀同等條件下,疲勞會使人喪失完成正在從事的正�；顒拥哪芰�。它是每個人都會產(chǎn)生的生理狀態(tài),嚴重的疲勞狀態(tài)會影響人的工作效率甚至危及生命安全。為了降低疲勞狀態(tài)造成的危害,本文提出了一種基于信息熵的疲勞狀態(tài)決策的方法。本文利用圖像處理與模式識別的技術(shù)。首先從采集到的幀圖像中進行面部檢測,提取出眼部和嘴巴的特征,然后進行狀態(tài)的分類。其次,使用比例正交投影迭代變換算法結(jié)合面部關(guān)鍵特征點估計頭部姿態(tài),根據(jù)各部分器官的狀態(tài)可以得到相應(yīng)的疲勞決策指標。最后,通過熵權(quán)法求疲勞決策指標在這段視頻中的狀態(tài)決策權(quán)重,結(jié)合貝葉斯理論完成一段時間內(nèi)駕駛員疲勞等級的決策。具體內(nèi)容如下:1)為了降低光照對面部檢測的影響,使用自商圖的方式進行圖像預處理。通過MUCT人臉數(shù)據(jù)庫與新增的疲勞相關(guān)人臉數(shù)據(jù)集對主動形狀模型進行訓練,在閉眼、張嘴打哈欠時也可以獲得了較好的配準效果。2)使用邊緣檢測與霍夫變換定位瞳孔中心位置。通過分析常用的圖像紋理特征的優(yōu)缺點,選取方向梯度直方圖特征描述眼睛和嘴巴的紋理信息。根據(jù)面部關(guān)鍵特征點獲取到眼睛和嘴巴的區(qū)域,提取其方向梯度直方圖特征并用支持向量機分類,得到嘴巴... 

【文章來源】：西安工業(yè)大學陜西省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)處理的過程

圖 2.5 相機標定當提取到全部角點后，下一步就需要對相機進行標定。調(diào)用 OpenCV 中vCalibrateCamera2()函數(shù)完成對相機的標定，由此可以得到相機的內(nèi)參數(shù)、畸變系數(shù)， 2.6 所示：圖 2.6 標定結(jié)果對于相機的標定流程可以總結(jié)為以下幾點：一、通過拍攝到的棋盤圖像提取棋盤的角點

進一步再提取亞像素角點信息。在棋牌標定圖上繪制找到的內(nèi)角點，然后進行相機標定。若沒有找到全部角點，需要在圖中畫出找的角點；若檢測到全部角點，用白色線條將角點連接起來，如圖 2.5 所示。圖 2.5 相機標定當提取到全部角點后，下一步就需要對相機進行標定。調(diào)用 OpenCV 中的cvCalibrateCamera2()函數(shù)完成對相機的標定，由此可以得到相機的內(nèi)參數(shù)、畸變系數(shù)，如圖 2.6 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3111870