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疲勞駕駛研究中，面部關(guān)鍵特征精確定位與跟蹤是個難點。提出了一種基于主動形狀模型ASM和膚色模型的疲勞駕駛檢測方法。首先，利用膚色模型檢測到人臉區(qū)域為ASM提供初始定位；然后基于ASM進(jìn)行人眼和嘴巴跟蹤獲得眼睛與嘴巴區(qū)域；再利用Canny算子對兩個區(qū)域精確定位，獲得疲勞檢測參數(shù)；最后根據(jù)PERCI。OS方法實現(xiàn)疲勞檢測。考慮到基于HSV顏色模型的人臉檢測不受姿勢和角度的影響，但容易受到背景干擾，而ASM的優(yōu)點是人臉關(guān)鍵點跟蹤效果好，但初始定位困難，將二者結(jié)合實現(xiàn)了眼睛與嘴巴精確定位與跟蹤。實驗表明，眼睛檢測準(zhǔn)確率可以達(dá)到90. 7%，哈欠檢測準(zhǔn)確率可以達(dá)到83.3%，疲勞檢測準(zhǔn)確率達(dá)到91. 4%。
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