| 主权项 |
一种基于ALBP与SRC算法的疲劳检测方法，其特征在于，包括训练样本图像库，所述训练样本图像库包含固定数目的列向量，每一个列向量由对应的一张处于清醒或疲劳状态的人脸灰度图像样本经WLD算法和ALBP算法计算获取，每个列向量代表的人脸状态与对应的一张人脸灰度图像保持一致,所述方法包括以下步骤：步骤A，采集驾驶员上半身的RGB视频流，并将采取的RGB视频流转换为对应的灰度图像；步骤B，对步骤A中所述灰度图像进行人脸检测追踪，获得对应的人脸测试图像，如果没有成功获取人脸测试图像，则返回步骤A，重新采集驾驶员的上半身图像；步骤C，通过SRC算法计算步骤B中所述人脸测试图像与训练样本图像库之间的最小残差，依此最小残差确定人脸测试图像与训练样本图像库中相似度最接近的一个列向量，以此列向量所代表的状态即为驾驶员的状态；步骤D，通过ALBP算法获取步骤B中所述人脸测试图像的特征信息，并通过SRC算法计算此特征信息与训练样本图像库之间的最小残差，依此最小残差确定特征信息与训练样本图像库中相似度最接近的一个列向量，以此列向量所代表的状态即为驾驶员的状态；步骤E，若步骤C与步骤D所判断驾驶员的驾驶状态相同，则这个相同的状态即为驾驶员的驾驶状态；若步骤C与步骤D所判断驾驶员的驾驶状态不同，则通过步骤C计算出人脸测试图像与训练样本图像库之间的倒数第二小残差与最小残差的比值m，通过步骤D计算出特征信息与训练样本图像库之间的倒数第二小残差与最小残差的比值n,如果m大于n,则以步骤C中判断出的驾驶状态即为驾驶员的驾驶状态，否则，以步骤D中判断出的驾驶状态为驾驶员的驾驶状态；步骤F，对处于疲劳驾驶状态的驾驶员进行报警。 |
