摘要：疲劳驾驶研究中，面部关键特征精确定位与跟踪是个难点。提出了一种基于主动形状模型ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法。首先，利用肤色模型检测到人脸区域为ASM提供初始定位；然后基于ASM进行人眼和嘴巴跟踪获得眼睛与嘴巴区域；再利用Canny算子对两个区域精确定位，获得疲劳检测参数；最后根据PERCLOS方法实现疲劳检测。考虑到基于HSV颜色模型的人脸检测不受姿势和角度的影响，但容易受到背景干扰，而ASM的优点是人脸关键点跟踪效果好，但初始定位困难，将二者结合实现了眼睛与嘴巴精确定位与跟踪。实验表明，眼睛检测准确率可以达到90．7％，哈欠检测准确率可以达到83．3％，疲劳检测准确率达到91．4％。

关键词：疲劳驾驶 主动形状模型 人眼定位 canny算子 

单位：南昌大学信息工程学院; 江西南昌330031