眼睛和嘴部状态检测是疲劳检测方法的重要步骤,但眼镜遮挡及光照变化使得眼睛状态识别效果不佳。为此,提出一种新的驾驶员疲劳检测方法。使用红外采集设备对驾驶员面部图像进行采集,通过结合AdaBoost与核相关滤波器算法进行人脸检测及跟踪。采用级联回归方法定位特征点,提取眼睛和嘴部区域。运用卷积神经网络进行眼睛和嘴部状态识别,在此基础上计算多个疲劳参数进行疲劳检测。实验结果表明,该方法在多种情况下均能准确地检测眼睛和嘴部状态,可有效地进行疲劳检测。
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