【摘 要】
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驾驶疲劳是导致事故的重要原因，本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上，提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型，并在此基础上，结合隐马尔可夫模型（HMM）提出
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,福建工程学院控制与信息技术研究所
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驾驶疲劳是导致事故的重要原因，本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上，提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型，并在此基础上，结合隐马尔可夫模型（HMM）提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同，首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数；然后，在疲劳模式识别时，把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列，再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值，从而实现对人脸图像序列
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