《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于时序性面部动作信息的驾驶员状态检测框架

Driver state detection framework based on temporal facial action information

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作者 崔子岩,汪剑鸣,金光浩
机构 天津工业大学 计算机科学与软件学院;天津工业大学 电子与信息工程学院
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摘要 在安全驾驶领域,驾驶员的身心状态对于交通安全至关重要。通过网络摄像头获取驾驶员面部视频输入网络进行检测,是检测疲劳等异常驾驶的有效手段。之前的方法主要通过分析驾驶员口型等面部表情来分析是否打哈欠,从而判断是否疲劳驾驶,因此说话等很多类似的状态也被误检为疲劳。针对以上问题提出了一种基于时序性面部动作信息的检测框架,对驾驶员状态进行检测,从而提高检测准确率、降低误检率。该框架主要包含两个关键部分:a)通过检测视频中的脸部轮廓,提取脸部的多种特征,形成面部动作单元;b)通过训练对应的LSTM网络,形成时序性的面部动作单元,根据其相关性进行多种动作单元融合,检测最终驾驶员的状态。在公共YAW-DD数据集上的检测结果表明,相比于现有的方法,准确率提高到了93.1%,同时大幅降低了疲劳状态的误检率。
关键词 异常驾驶;时序性信息;面部检测
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61302127,61403278)
中国博士后科学基金资助项目(2015M570228)
天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(15JCYBJC16600)
天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC42300)
天津市高等学校创新团队培养计划资助项目(TD13-5032)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-11-077.html
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中图分类号 TP391.41
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