郑伟超，袁平，殷锋

（四川大学计算机学院，成都610065）

0 引言

根据世界卫生组织2015年发布的道路交通安全报告[15]显示，2013年全世界共有约125万人死于交通事故，排在该年所有死亡原因中的第九位。另外，报告还显示，该年仅中国死于交通事故的人数就超过25万人。大量的交通事故，不仅给国家和社会的经济与安全带来了诸多的影响，更重要的是给遇难者的家庭带来了金钱所无法衡量的伤害。而在众多交通事故（尤其是告诉公路重大交通事故）的起因当中，疲劳驾驶无疑与超速、无证驾驶等一样，已经成为当之无愧的罪魁祸首之一。近几十年来，许多高校、机构以及商业公司都开始致力于研究如何对驾驶员的疲劳状态进行监测，以实现对疲劳驾驶事故的防范。目前常用的疲劳驾驶检测方案可分为三类：①人体生命体征的检测。如心电检测、脑电检测、心跳检测、呼吸检测、表面肌电等；②人体行为模式检测。如哈欠检测、眨眼频率检测、驾驶习惯检测等；③车辆行驶轨迹检测。其中，第一类检测方式通常是侵入式的，需要驾驶员佩戴或者连接某种测量设备，容易造成驾驶员反感和不适。第三类检测方式需要在车上增加大量的传感器及其他设备，系统部署复杂，成本较高。目前研究最广泛的疲劳驾驶测量方式是基于驾驶时驾驶员的行为模式的检测，通常是以人脸识别为基础的面部行为特征的检测，即通过识别人脸及面部器官，检测驾驶员的眨眼频率、打哈欠检测，点头检测等。……