疲勞駕駛視頻監測中的快速人臉定位方法
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3 實驗結果及分析
本章節進行實驗以驗證本文所提方法的實時性以及對光照和人臉姿態變化的魯棒性。
實驗平臺采用的計算機CPU為Intel(R)CPU@2．13 GHz，內存1 GB；軟件平臺為Windows XP；圖像處理程序由MATLAB編制。待處理圖像為事先獲取的模擬光照變化及人臉姿態變化的駕駛員圖像，大小統一設置為320x240像素，如圖4所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/187211.htm
1)對圖4中的圖像進行實驗，均準確的得到了人臉區域，因此可以得出本方法對光照和人臉姿態的變化具有良好的魯棒性。
圖5展示了與圖3不同光照不同人臉姿態下的人臉定位效果。
2)通過對圖4中8幅圖像進行實驗，得出本方法對320×240像素大小的圖像處理所需時間為94ms。
綜合1)、2)可知，該方法定位準確、魯棒性好，且定位速度快，為系統的實時性以及下一步的檢測和跟蹤人眼打下了良好的基礎。
4 結論
本文緊密結合疲勞駕駛視頻監測過程中視頻背景基本保持不變的實際特點，引入背景減除法結合灰度投影來實現快速人臉定位。實驗證明，本文所提出的方法準確、快速且對光照和人臉姿態變化魯棒性好，為下一步實時、準確地判斷駕駛疲勞狀態，打下了良好的基礎。然而本文所提出的方法適用于圖像中存在駕駛員的情況，且僅限于可明顯觀察到駕駛員的光照條件，在光線太弱時難以發揮作用，仍然需要進一步的工作以發現更好的快速人臉定位方法。
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