基于极限学习机面部识别的疲劳驾驶监测方法的研究

摘要

随着汽车保有量的增长,交通事故的数量也不断上升.其中,疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要原因.为快速且有效地通过被测对象的面部特征判断被测对象的疲劳状态,本文提出了一种眼部特征的疲劳状态判定的检测算法,并构建了基于极限学习机的模式识别系统实现监测.在本文处理面部特征信号时,首先采用对图像进行灰度及二值处理,之后采用KLT算法实现图像的人脸检测与人眼定位,最后采用极限学习机对疲劳状况进行识别.验证实验结果表明,本系统识别率高、处理速度快、敏捷度优良.