基于Adaboost的人脸特征与疲劳驾驶识别系统研究

本研究论文聚焦于"列车司机疲劳驾驶检测与识别系统"这一关键领域，针对铁路运输行业中的安全挑战，尤其是由于列车司机长时间工作、作息不规律以及工作环境因素可能导致的疲劳驾驶问题。作者徐建君，作为西南交通大学模式识别与智能系统专业的硕士研究生，在导师朱金陵的指导下，致力于开发一种车载、实时且非接触式的解决方案。 论文的核心内容主要分为三部分： 1. 人脸检测算法开发：研究采用了Harr-like弱特征与Adaboost算法相结合，通过这种方法训练出的人脸分类器，不仅实现了人脸检测，还引入了Canny边缘检测和区域命中统计策略，提升了实际应用中的性能。 2. 人眼检测与状态分析算法：构建了基于Adaboost算法的人眼检测器，通过对比Hough找圆法和灰度投影法的优缺点，提出了一种区域灰度特征比较法来分析人眼状态，这种算法无需精确几何模型，依赖于区域特征的灰度平均值，具有较高的鲁棒性。经过实验和参数调优，提高了人眼状态分析的准确性。 3. DSP移植与优化：疲劳驾驶检测与识别算法被移植到了以DSP数字信号处理芯片为核心的硬件平台上，通过实时操作系统，实现了一定程度的优化，达到了每秒18帧的检测速度，确保了系统的实时性能。 最后，论文展示了基于PC和DSP的疲劳驾驶检测与识别系统的搭建，通过对比分析，确认了算法的可行性和有效性，尽管结果显示系统基本达到预期，但仍需进一步改进和完善，以便向实际应用阶段迈进。 该研究不仅解决了列车司机疲劳驾驶的问题，还探讨了如何在复杂光照和振动环境中有效运用模式识别与图像处理技术，为铁路交通的安全保障提供了创新的技术支持。