列车司机疲劳驾驶监测中的人脸定位技术研究

“列车司机疲劳驾驶监测中的人脸定位方法研究” 本文主要探讨了在列车司机疲劳驾驶监测中，如何有效地实现人脸定位这一关键技术。人脸定位对于监控司机状态、预防事故的发生至关重要。研究者陈忠、潘迪夫和韩锟来自中南大学交通运输工程学院，他们提出了一种结合检测与跟踪的人脸定位方法，以解决疲劳驾驶监测中的实时性和鲁棒性挑战。 首先，在检测阶段，研究者构建了一个名为H-CgCr的肤色模型，该模型能够更准确地筛选出可能存在人脸的区域，减少了无效搜索的时间。为了进一步提高检测效率，他们还提出了一种加速方法，可以减少81.09%的人脸候检区域筛选耗时，显著提升了处理速度。 接下来，他们利用局部二值模式（LBP）特征与支持向量机（SVM）相结合，训练出一个具有旋转不变性的分类器。这种分类器可以检测到AdaBoost算法可能漏检或误检的人脸，增强了检测的准确性。AdaBoost是一种弱分类器组合成强分类器的方法，而SVM则通过寻找最大间隔超平面来实现分类，旋转不变性则确保了不同角度的脸部都能被正确识别。 在人脸被准确检测后，研究者采用了fDSST（自适应方向和尺度空间跟踪）算法进行跟踪。fDSST算法以其优良的跟踪性能而著称，特别是在目标出现部分遮挡、头部转动或摆动的情况下。通过评估算法的跟踪置信度，可以确保跟踪的稳定性和可靠性。 实验结果显示，所提出的方法在提高检测率的同时，降低了误检率，即使在司机头部动作频繁或有部分遮挡的情况下，也能实现脸部的精确定位，体现了方法的高鲁棒性。此外，fDSST跟踪算法将人脸定位的平均速度提升至45帧/秒，满足了实时监控的需要。 这项研究为列车司机疲劳驾驶监测提供了一种高效且鲁棒的解决方案，结合了先进的图像处理技术，如肤色模型、AdaBoost、SVM和fDSST，为保障铁路交通的安全运行提供了有力的技术支撑。关键词包括：疲劳驾驶、人脸定位、肤色模型、AdaBoost、SVM和fDSST。