【摘 要】
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建立了基于面部表情特征的疲劳状态识别方法并进行了验证。从疲劳表情机理以及人的经验知识两个角度出发挖掘出人在疲劳状态下的表情特征,将定性的特征量化得到11个疲劳表情
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划资助项目(2009AA11Z214);清华大学汽车安全与节能重点实验室自主科研计划项目(zz2010-032)
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建立了基于面部表情特征的疲劳状态识别方法并进行了验证。从疲劳表情机理以及人的经验知识两个角度出发挖掘出人在疲劳状态下的表情特征,将定性的特征量化得到11个疲劳表情描述指标作为判据。进行疲劳驾驶实验,通过标记点检测的方法获取特征指标数据,从中提取出4个在不同疲劳状态间有显著性差异的特征指标,分别为张眼程度、眉头下垂程度、嘴角下垂程度及嘴形弯曲程度,并通过疲劳表情机理以及人的经验知识对指标的变化规律进行验证。以此为基础建立了基于典型判别方程的判别算法,实现了对疲劳驾驶93%的检测精度。
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