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摘要
为减少交通事故的发生、维护生命财产安全，需要开展驾驶人疲劳状态检测研究。提出采用融合眼、嘴、头部特征的方法进行驾驶人疲劳检测。该检测方法首先根据LBP特征检测到人脸，其次通过多级级联的残差回归树算法获取驾驶人面部特征点，并通过3D人脸模型匹配获得驾驶人头部的运动姿态，最后通过融合头部姿态和面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模型并进行训练。与其他检测方法相比，该方法能更加准确地进行驾驶人疲劳状态检测。为进一步提升检测速度，开展了加速检测方法研究，通过背景差分缩小检测区域、缩小视频帧图像尺寸等方法对人脸检测环节进行了优化加速。试验表明，该检测方法的准确率高，每帧检测速度快，能满足实时性的要求。
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