基于人脸3D模型的驾驶人头部姿态检测

发布时间：2017-10-24 05:14

  本文关键词：基于人脸3D模型的驾驶人头部姿态检测

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【摘要】：为对驾驶过程中的驾驶人注意力分散行为实施监控和预警,提出了一种基于人脸3D模型的驾驶人头部姿态检测方法。该方法使用ASM算法与ASEF算法定位驾驶人的正面人脸;在此基础上,基于通用人脸3D模型与正面人脸计算当前驾驶人的人脸3D模型;以正面人脸3D模型为姿态度量的基准,运用Pn P算法实时解算驾驶人的头部姿态,并进行姿态有效性判别;同时提出了一种特征点更新的方法,以提高姿态解算的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够在驾驶室环境中有效检测出驾驶人的头部姿态。
【作者单位】： 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;
【关键词】： 驾驶人 头部姿态 机器视觉 人脸D模型
【基金】：国家863计划项目(2012AA111901)资助
【分类号】：TP391.41;U463.6
【正文快照】： 前言头部姿态检测广泛应用于人脸识别、人机交互、驾驶人注意力分散检测和驾驶行为分析等领域。统计数据表明,25%~30%的道路交通事故是由驾驶人注意力分散造成的[1]。美国国家公路交通安全管理局的研究报告显示,近80%的车辆碰撞事故均涉及到事故发生前3s内的驾驶人注意力分散

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本文编号：1087199