文档介绍：;赵娲撇Ⅳ.论文题目基士巫睑鎏动鲍鱼垫瘗羞捡型学科、专业塞通焦涯纱赞镓盏鱼霞呈盘廑丝筮研究生姓名导师姓名及专业技术职务年编号分类号密级葛。嘎⒊胗倪一;净┞鹌U目磊簀跫。嗥崎目鲆桓
摘要目前,由于司机的驾驶疲劳而引起的交通事故率日益增加,为减少此类事故的发生,本文通过研究司机的眼睑运动来判断司机的疲劳程度,因为眼睑运动是司机疲劳的主要特征,研究眼睑运动对眼睛凝视方向等其他表征司机疲劳状况的视觉特征的提取也很关键。:⒍远ㄎ缓蟮难劬ν枷蠼辛颂卣魈崛 1疚姆至讲教崛⊙劬特征,即分别进行虹膜检测和眼睛轮廓的提取。为了能够精确地提取虹膜,本文提出了基于彩***象分割的虹膜检测方法,相对于现有的基于灰度边缘的虹膜检测方法,精确度大大提高。然后在已检测到的虹膜位置基础上利用可变形模板对眼睛轮廓进行提取,与利用可变形模板同时提取虹膜和眼睛轮廓的方法相比,本文的方法不仅避免了可变形模板在收敛不到虹膜区域,尤其是闭眼时,而出现的误收敛或发散,而且,还有利于以后的闭眼跟踪和眼睛状态识别。⒓觳獬鲅劬μ卣骱螅匝劬μ卣鹘辛烁佟NA四芄辉谘闭时也能准确跟踪到眼睛,本文的跟踪算法也分别进行,即同时进行虹膜跟踪与眼睛轮廓跟踪。虹膜跟踪采用在图象序列中用浠检测虹膜下半圆的方法,由于在检测帧中已知虹膜半径,且对于同一个人净是变化很小,在跟踪帧中可作为浠坏囊阎2问而虹膜中心位置也可作为跟踪帧中虹膜的参考位置,故计算复杂度大大减少,速度大大加快。眼睛轮廓跟踪则先采用光流估计对眼睛轮廓关键点位置进行预测,再根据预测的关键点位置对当前帧的眼睛轮廓加以变形,作为下一帧的初始轮廓,再用可变形模板能量函数最小化修正。这种方法避免了在跟踪眼睛轮廓这种非刚性物体时因发生变形!⒈昭而出现误跟踪,提高了跟踪的精度。⒏莞俚降难劬μ卣鳎醒劬ψ刺侗穑疚奶岢隽擞粗到精地识别眼睛状态的方法,即先根据眼睛特征中是否有虹膜来判断是否为开眼,绝大多数开眼均可有这一步识别出,若没有,再提取眼睛轮廓模板的参数计算上下眼睑的宽度来判断是否开眼,这就避免了个别检测不到虹膜但仍为开眼的情况,提高了识别的精度。与以往的基于眼睑运动的司机疲劳检测的方法相比,即在眼睛定·
位之后,对整个眼睛图象进行跟踪,然后对跟踪到的每一帧检测眼睛特征以确定开、闭眼,或提取眼睛相关信息作为模板与训练好的各个眼睛状态的模板一一匹配,得到相似度最大的为最终状态。本文的方法虽然在起始帧多了一步眼睛特征检测,但每一跟踪帧都少了提取眼睛特征来进行眼睛状态的识别,只需提取跟踪到的特征参数即可,跟踪速度和精度都大大地提高。关键词疲劳驾驶,眼睛特征检测,眼睛特征跟踪,眼睛状态识别,疲劳判定Ⅱ’。
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作者签名;蛳⋯名:蝉⋯拜魄旦链胜日原创性声明关于学位论文使用授权说明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在在论文中作了明确的说明。本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文;学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文.
第一章绪论研究的必要性引言司机驾驶疲劳是指在一段时间的驾车之后所产生的反应水平下降,这种下降表现在注意分散、打瞌睡,,主要的生理反映是:神经系统的功能、血液和眼睛的变化等,研究人员往往用脑电、心率、跟睑眨动、眼球运动、头部的位移加以鉴别。主要的心理反映是:反应时延长、注意分散、,疲劳的与清醒的驾驶相比,较有特异性的指标是:方向盘的微调,头部前倾,眼睑的眨动、,然而,科学研究表明不仅仅只有工作会造***的疲劳,比如睡眠时间和睡眠质景,连续作业时间、工作时间表和换班工作制、生理周期、酒精和药物、无规律的睡眠****惯以及人的年龄状况、长期的睡眠不足等等都会影响人的精神状态,,道路交通条件如道路线形、坡度、驾驶作业所处的位置星⒔记⑸角以及道路交通设施完善程度,交通环境如气候、交通条件┩ㄓ敕等,车内环境即车内的工作条件,比如温度、噪声、交互界面设计等也是出现驾驶疲劳的重大因素;司机一旦出