基于Python的卷积神经网络在人脸识别中的驾驶员疲劳检测

简介：
本研究利用Python开发卷积神经网络模型，专注于提高人脸识别技术在监测驾驶员疲劳状态的应用效果，旨在提升驾驶安全。 在开发环境中使用PyCharm搭配Python 3.6以及卷积神经网络算法进行基于人脸表面特征的疲劳检测研究。该实验主要关注三个关键行为：打哈欠、眨眼及点头，通过分析这些行为来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态，并据此提供及时的安全提醒。 视觉疲劳检测的基本原理在于观察人在疲倦时的表现变化。通常情况下，当人感到疲惫时会出现以下两种典型现象： 1. 眨眼次数增加且每次眨眼的时间变长； 2. 打哈欠，即嘴部张开并维持一段时间的开口状态。 因此可以通过监测眼睛的开合度、眨眼频率和嘴巴的动作来评估一个人是否处于疲劳状态。 在实现这一目标时会使用到dlib库，这是一个用于图像处理的强大开源工具。其中shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件是专门用来检测人脸上的68个关键点的数据模型，它能够高效地定位并分析面部特征，为后续的算法提供必要的输入信息。 眨眼行为的具体计算原理如下： - 通过计算眼睛的宽高比（Eye Aspect Ratio, EAR）来衡量人眼的状态。当眼睛睁开时，该比率值会有所变化。 这一方法利用了dlib库中的关键点检测技术，并结合卷积神经网络算法对采集到的人脸图像进行实时分析和处理，从而实现疲劳驾驶状态的准确判断与预警功能。