基于Dlib的面部疲劳检测模型

作者：宋佳尧; 尉斌^*; 安姝洁; 张涔嘉; 杨玮

来源：软件工程, 2023, 26(12): 38-58.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2023.012.008

• 疲劳检测
• Dlib
• 特征点定位

为了能够准确、实时地对稳定视频情境下人物的打哈欠等疲劳状态进行检测，文章基于Dlib(机器学习的开源库)设计了针对人物面部特征的疲劳状态检测模型。模型包括人脸检测器、关键点定位器、特征计算器和状态预测器四个模块。首先，通过Dlib的相关函数进行人脸检测，然后跟踪定位面部特征点的实时坐标。其次，通过坐标值实时计算与疲劳状态相关度高的PERCLOS(眼睛闭合时间占单位时间的百分率)参数、PMOT(张嘴时间占单位时间的百分率)参数，经对模型训练确定眼部纵横比和嘴部纵横比的阈值，对疲劳状态发出预警提示。经YawDD数据集验证，该模型的平均查全率约为94.2%、平均准确率约为93.3%,能够满足对面部疲劳检测的实时性和准确率的要求。

• 单位
  天津商业大学