【摘 要】
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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
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津工业大学计算机科学与软件学院,天津市光电检测技术与系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601325);天津市科技支撑计划重点项目(14ZCZDGX00033);天津市科技特派员项目(15JCTPJC56300)
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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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