《表3 面部遮挡情况下不同算法的人脸检测效果对比》

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《基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测》

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用于算法性能分析的驾驶员模拟驾驶测试视频共12个，包含10个短视频样本与两个时长较长的视频样本。其中，面部未遮挡与遮挡（戴口罩）情况下的短视频样本各5个，分别标记为视频A与B，每个视频样本的时长均为30 s，视频帧数均为900帧；而较长视频样本的帧数为5 000帧，标记为AL与BL，如表2所示。本文对比了几种典型的人脸检测算法，均由Open CV与Dlib库提供的模型文件实现。由于这些人脸检测器在处理驾驶员正脸未遮挡的测试视频时，准确率相差不大，因此仅列出了不同算法在遮挡情况下人脸检测的结果。该部分采用5个面部遮挡的短视频样本进行测试，在测试算法性能的过程中，记录每帧图像检测人脸所需的时间及各样本人脸检测准确帧数的情况，如表3所示。由表3可知，Res Net10 SSD算法在驾驶员面部遮挡的情况下对人脸检测的效果较好，样本平均准确率高达98%，且视频帧平均处理速度最快。人脸检测效果的好坏将直接影响疲劳检测算法后续模块的识别，因此使用Res Net10 SSD人脸检测器能为面部遮挡情况下的眼部疲劳分析提供充分的条件。