公开(公告)号：CN110502995A

公开(公告)日：2019-11-26

申请号：CN201910658690.2

申请日：2019-07-19

Applicant: 南昌大学

Inventor： 闵卫东 ,  杨浩 ,  韩清 ,  熊辛 ,  张愚 ,  汪琦

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供了基于细微面部动作识别的驾驶员打哈欠检测方法，包括以下步骤：步骤1，对车载摄像机捕捉到的驾驶员驾驶视频进行预处理，进行人脸检测和分割，图像大小归一化和去噪；步骤2，提出关键帧提取算法，通过图片直方图相似度阈值筛选以及离群相似度图片剔除相结合的方法，来提取细微动作序列中的关键帧；步骤3，根据选择的关键帧，建立具有低时间采样率的3D深度学习网络(3D-LTS)以检测各种打哈欠行为，本发明通过关键帧提取算法提取细微动作的关键帧，然后通过建立的3D-LTS网络，提取时空特征和检测各种面部细微动作；在识别率和整体性能方面优于现有方法，能有效区分打哈欠和其他面部细微动作，有效降低了驾驶员打哈欠行为的误检率。

公开(公告)号：CN110502995B

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN201910658690.2

申请日：2019-07-19

Applicant: 南昌大学

Inventor： 闵卫东 ,  杨浩 ,  韩清 ,  熊辛 ,  张愚 ,  汪琦

IPC: G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06V10/26 ,  G06V10/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了基于细微面部动作识别的驾驶员打哈欠检测方法，包括以下步骤：步骤1，对车载摄像机捕捉到的驾驶员驾驶视频进行预处理，进行人脸检测和分割，图像大小归一化和去噪；步骤2，提出关键帧提取算法，通过图片直方图相似度阈值筛选以及离群相似度图片剔除相结合的方法，来提取细微动作序列中的关键帧；步骤3，根据选择的关键帧，建立具有低时间采样率的3D深度学习网络(3D‑LTS)以检测各种打哈欠行为，本发明通过关键帧提取算法提取细微动作的关键帧，然后通过建立的3D‑LTS网络，提取时空特征和检测各种面部细微动作；在识别率和整体性能方面优于现有方法，能有效区分打哈欠和其他面部细微动作，有效降低了驾驶员打哈欠行为的误检率。