18、驾驶员注意力与心肌梗死检测技术研究

驾驶员注意力与心肌梗死检测技术研究

1. 驾驶员头部姿态估计

在道路交通安全领域，驾驶员的疲劳或分心是导致大量交通事故的重要因素。据统计，每年因疲劳相关的车辆碰撞事故导致约1200人死亡和76000人受伤。因此，准确估计驾驶员的头部姿态对于预防道路事故至关重要。

1.1 头部姿态估计的重要性

头部姿态通常代表着注意力的焦点，对其进行准确估计在多个领域都有重要应用，如头部手势识别、驾驶员疲劳识别系统、智能辅导系统的注意力感知以及社会互动分析等。此外，头部姿态估计还能辅助进行面部表情识别和眼动估计等二次面部分析。

然而，低分辨率图像、模糊图像、部分遮挡、复杂背景和不同光照条件等因素可能会误导姿态估计过程，因此需要开发有效且准确的自动姿态估计技术。

1.2 现有头部姿态估计技术

现有的头部姿态估计技术主要分为基于几何（如面部特征和颜色）、基于模型和基于外观（如主动外观模型、特征脸）等几类。但这些技术在处理突然的面部运动和大旋转角度的极端情况时，往往无法准确估计姿态，并且在光照条件和复杂背景不清晰时也存在困难。

1.3 基于混合几何方法的头部姿态估计

本文提出了一种基于混合几何方法的头部姿态估计技术，该技术结合了几何和跟踪方法，无需训练。具体步骤如下：
- 图像预处理 ：从图像数据集中获取输入图像，将其调整为固定大小，以提高计算速度和减少处理时间。
- 人脸和特征检测 ：使用改进的Viola - Jones算法检测人脸和特征。该算法的步骤包括：
- 确定H