基于Adaboost的实时疲劳驾驶检测与打哈欠识别

本文介绍了一种基于Adaboost的快速驾驶员疲劳检测方法，旨在提高道路交通安全性。首先，该方法通过Adaboost分类器对驾驶员的眼睛进行精确定位，这是整个系统的关键步骤。定位过程中，利用局部模板搜索技术确定二值化阈值，以实现眼球虹膜轮廓的分割，这有助于减少计算复杂度，提高检测效率。 接下来，利用快速Hough变换技术，通过对三个边缘特征点以及它们与中垂线的交点来确定虹膜轮廓的圆心，这确保了轮廓的准确描绘。通过计算虹膜轮廓的面积比，可以有效地判断驾驶员是否处于疲劳状态。为了增强疲劳判断的准确性，该方法还引入了打哈欠检测作为额外的疲劳指标，通过Adaboost算法训练分类器来识别打哈欠的行为。 相比于传统的神经网络、模板匹配和统计方法，这种基于Adaboost的人眼检测方法在鲁棒性和准确性方面有所提升。例如，文献中提到的逐步匹配点策略减少了计算量，但对初始点选择的依赖影响了其鲁棒性。而灰度值分析方法虽然简单，但在光照、噪声和脸部姿态变化面前表现不佳。相比之下，分层神经网络和代价敏感支持向量机等统计模型的应用，提高了检测系统的精确度和抗干扰能力。 徐欢等人提出的方法更进一步，通过KLM滤波器提取人眼特征向量，并利用主成分分析降低维度，这有助于提高分类器的性能。他们结合了多种技术，如局部搜索的自动阈值法、快速N'O-P圆检测法，以及对眼睛和嘴部轮廓的检测，显著减少了判定眼睛闭合状态时的复杂度，提升了闭合程度判断的准确性。此外，对打哈欠状态的检测也增加了疲劳识别的全面性，从而增强了整体系统的实用性。 这种基于Adaboost的疲劳驾驶检测系统通过优化的人眼检测算法和多因素分析，实现了对驾驶员疲劳状态的实时和准确监测，对于防止因疲劳驾驶导致的交通事故具有重要意义。它不仅简化了计算流程，提高了检测效率，还具有较好的鲁棒性和准确性，适合在实际驾驶环境中应用。