[发明专利]基于Gabor变换的人脸疲劳序列模式识别系统

摘要

基于Gabor变换的人脸疲劳序列模式识别系统，包括四个部分：基于Gabor变换的人脸图像特征抽取；基于数据挖掘技术的人脸疲劳序列模式挖掘；基于滑动时间窗技术的人脸图像序列抽取；基于模式匹配技术的人脸疲劳序列模式识别。本发明以通过监视器连续采集到的人脸图像数据流作为数据源，基于Gabor变换，结合序列模式挖掘技术，提出了一种基于Gabor变换的人脸疲劳序列模式识别模型，基于该模型的人脸疲劳序列模式识别系统能有效识别驾驶员的疲劳状态。

主权项

基于Gabor变换的人脸疲劳序列模式识别系统，其特征在于：该系统包括四个部分：基于Gabor变换的人脸图像特征抽取：利用监视器对驾驶员的脸部图像进行采集，并将采集得到的数据存入到统一的原始图像数据库中，然后，基于Gabor变换对每一幅原始脸部图像进行特征抽取，得到对应的人脸特征向量表示，构造人脸特征表示库；基于数据挖掘技术的人脸疲劳序列模式挖掘：对采集到的用于疲劳特征序列模式训练的驾驶员脸部疲劳图像序列，通过基于Gabor变换的人脸图像特征抽取，形成驾驶员脸部疲劳特征向量序列，进而构造疲劳特征序列模式训练数据库S，然后，在此基础上，基于序列模式挖掘技术挖掘出驾驶员脸部疲劳特征序列模式；基于滑动时间窗技术的人脸图像序列抽取：利用给定的用于分段采样的滑动时间窗ΔT，对监视器实时监控到的驾驶员脸部图像数据流进行采样，形成时间跨度为ΔT的采样脸部图像序列，并通过基于Gabor变换的人脸图像特征抽取，形成驾驶员脸部采样特征向量序列；基于模式匹配技术的人脸疲劳序列模式识别：将得到的驾驶员脸部采样特征向量序列，与利用基于序列模式挖掘技术挖掘出的驾驶员脸部疲劳特征序列模式，进行序列模式匹配，从而判定当前驾驶员是否处于疲劳状态。