驾驶员疲劳检测中的人脸检测及眼睛定位研究

人眼状态可以很好地反映疲劳程度,人脸检测和眼睛定位在驾驶员疲劳检测中占有重要的地位。本文首先对图像进行图像预处理;然后根据肤色在YCbCr颜色空间上具有很好的聚类性,对驾驶员人脸进行检测;最后在肤色识别后的图像中进行人眼定位,判断眼睛的状态,并利用PERCLOS原理判断驾驶员的疲劳状态。     

基于人脸关键点的疲劳驾驶检测研究

为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于人脸关键点的疲劳检测方法.首先从摄像头实时采集驾驶员图像;然后经过Ada Boost方法检测出图像中最大的人脸,并完成人眼定位和人眼睁闭状态判断;最后使用PERCLOS算法判别驾驶员的疲劳状态.其中人眼睁闭状态判定采用基于Dlib库的关键点检测方法,通过计算上下眼睑的距离判断人眼睁闭状态.采集了1 000组人眼状态的数据之后进行分析,在闭眼时99%的状态值都小于2,而眼睛全睁时99%的状态值都大于2.4,当状态阈值设置为2时基于人脸关键点的检测算法正确率最高.试验结果表明,基于人脸关键点的检测算法在头部倾斜等姿态下和光线不好的情况下仍能很好地检测出驾驶员的疲劳状态,具有较强的鲁棒性.     

基于头部状态的司机疲劳综合检测系统

为了减少由于驾驶员疲劳驾驶引起的交通事故,针对司机的驾驶状态,设计驾驶员疲劳状态检测系统的方案。系统采用多状态检测方式,系统中结合连续驾驶时间和司机面部状态,判断司机疲劳程度。面部状态首先使用3x3中值滤波去除噪声和光照对图像的影响,然后通过肤色模型快速检测,确定人脸区域。再通过积分灰度投影对人眼进行准确定位;最后通过PERCLOS、眼睛闭合时间、眼睛眨眼频率、嘴巴张开程度、头部运动以及连续驾驶时间的计算,进行驾驶员疲劳程度的综合判定。实验结果表明,该方法准确率高,兼具了良好的实时性和鲁棒性。     

基于面部特征的疲劳驾驶检测

文章采用一种基于眼睛闭合度及打呵欠来检测驾驶员疲劳的方法,在YCrCb颜色空间中利用高斯模型进行肤色检测得到人脸的区域,在人脸灰度二值化图中利用五官几何结构的先验知识粗略定位人眼,利用区域生长和形态学运算得到人眼轮廓并计算眼睛的闭合度;检测嘴唇时利用唇色最佳阈值大致确定嘴唇位置,在此基础上通过人脸灰度值特征精确定位嘴唇,然后通过嘴张开程度判断驾驶员是否打呵欠;最后基于2个特征对驾驶疲劳进行判决,实验证明这种方法对驾驶疲劳检测具有较好的效果。     

基于肤色模型和径向基函数网络的脸部检测

驾驶员疲劳状态检测一般采用对人眼的闭合度进行计算,若实现对人眼的闭合度计算首先是对人脸的正确快速检测,针对驾驶室的特定环境,本文研究一种基于肤色模型和径向基函数网络为基础的快速人脸检测算法,该算法首先对输入图像进行RGB和YCbCr颜色空间的转换,其次建立相关的肤色模型,实现人脸区域的粗定位,然后结合径向基函数网络对输入的图像进行训练,这样就可以根据训练的结果判断是否是肤色,从而实现人脸检测。仿真结果表明,所研究的算法较好的提高了强光下人脸的正确检测,为驾驶员疲劳驾驶的研究奠定前期基础。     

司机疲劳驾驶检测中人脸图像的快速人眼定位

在司机疲劳驾驶检测中,对人眼的高效,实时准确检测是关键步骤之一。本文研究了司机人脸图像中的人眼检测方法。首先,将得到驾驶员面部图像隐射到YCbCr空间,建立基于肤色的二维高斯分布模型,通过滤波,标记分割出肤色并得到人脸的区域;然后,利用人眼的分布特点及自身特性,通过两次定位的方法实现了对司机人脸的人眼定位。     

基于人眼状态的驾驶员疲劳检测

为提高驾驶员疲劳检测的准确性, 提出一种改进的眼睛状态检测方法。利用“参考白冶算法对原始帧图像做光照补偿处理, 基于肤色特征检测出人脸; 利用积分投影法将人脸和眼睛分割出来, 结合眉毛和眼睫毛之间距离的变化、眼睛区域黑色像素点的个数变化这两个参数对眼睛的状态做出判断。若连续5 帧图像眼睛均为闭合状态, 则系统给出疲劳警报。实验结果表明, 利用两个参数检测的准确率高于单个参数检测的准确率。     

基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳监测

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态监测算法。在首帧定位人眼并在眼睛区域内提取多个具有互补性的特征,使用粒子滤波算法进行直接跟踪;在后续图像帧中利用CAMShift算法对初始检测到的人脸区域进行实时跟踪,在人脸区域中同步检测眼睛,检测结果用于粒子滤波器的后验确认和修正。在跟踪眼睛的同时检测每帧中的眼睛状态,通过连续帧中的眼睛状态判断出驾驶员精神状态。实验表明:该文算法对人脸旋转和尺度变化、摄像机抖动,以及遮挡的影响均具有较高的鲁棒性。     

一种基于人脸视觉的驾驶疲劳检测的算法

提出了基于人脸视觉技术的驾驶疲劳检测方法．首先利用帧差法检测人脸,然后对脸部进行跟踪．在可靠人脸的基础上,定位眼睛及特征提取,根据疲劳人眼特征和头部状态的疲劳检测来决定是否触发警告．实验证明,可以在自然光情况下,快速实时有效识别出驾驶员疲劳时眼部状态,本算法具有较好鲁棒性．     

基于MBLBP与Haar特征提取的驾驶疲劳检测

为了提高驾驶员疲劳驾驶的检测效率,提取人脸和人眼的MBLBP与Haar特征,使用gentleboost训练方法得到多级强分类器,用级联的方法对人脸和人眼进行检测和识别.当系统连续三帧检测到人脸但检测不到人眼的情况下判定驾驶员出现疲劳.加入人脸肤色验证信息,构建6个视角分类器,使用动态表观模型(AAM)来拟合人眼.试验结果表明大大提高了驾驶员疲劳的检测效果.     

基于眼睛与嘴部状态识别的疲劳驾驶检测

为在驾驶员佩戴眼镜的情况下也能准确有效地检测疲劳状态, 提出一种判断是否佩戴眼镜的方法, 并建 立了基于眼睛与嘴部状态的疲劳驾驶检测系统。 对该系统中有关目标检测、 特征提取与图像识别等算法进行 研究。 首先, 采用 Adaboost 算法通过人脸分类器从视频帧中检测人脸区域, 并根据面部器官几何分布规则粗检 眼睛与嘴部区域; 其次, 基于大律法自适应二值化, 采用垂直积分投影法判断是否配戴眼镜, 根据灰度直方图 统计特征值法判断戴眼镜的眼部区域状态, 另外, 利用似圆度判断嘴部打哈欠情况; 最后, 利用 PERCLOS (Percentage of Eyelid Closure over the Pupil)值识别眼睛疲劳状态, 利用打哈欠频率识别嘴部疲劳状态。 当检测 到驾驶员处于疲劳状态, 则及时给出疲劳警告。 实验结果表明, 该方法可有效解决眼镜对检测的干扰, 并适用 于不同光照与环境。 同时, 在戴眼镜情况下对于眼睛与嘴部疲劳状态的判断优于其他方法。 基本满足疲劳检 测系统对良好的实时性、 稳定性与鲁棒性等要求。     

基于DCNN的管制员疲劳状态检测

空中交通管制员疲劳工作势必会严重威胁空中交通安全,通过对眼睛睁闭状态判定是现阶段对管制员疲劳检测的一种主要方式。为检测管制员疲劳状态,提出了一种基于迁移学习的DCNN眼睛状态识别模型。首先,利用深度级联神经网络的MTCNN算法检测出管制员面部区域,并实现对面部5个关键点标定和眼睛的定位;然后将检测到的眼睛图像传入到预训练的DCNN眼睛状态分类模型,识别眼睛的睁闭眼状态;最后结合PERCLOSE 80指标检测管制员疲劳状态。分别在ZJU、CEW和ATCE数据集上,对DCNN、VGG16、InceptionV3、ResNet50四种模型的准确率、损失率和F1分数指标进行对比实验。实验结果表明：在ZJU和CEW数据集上,DCNN眼睛状态分类模型检测准确率为97%,较VGG16、InceptionV3、ResNet50等模型进行眼部状态分类任务,DCNN模型的F1分数有3%至7%的提高。在ATCE数据集上DCNN模型检测准确率达到98.35%,F1分数达到98.06%,验证了DCNN模型的有效性与准确性。     

基于头部姿态的眼睛差分定位的驾驶员疲劳检测

基于面部特征的驾驶员疲劳判断是应用最广泛的方法,而眼睛睁闭程度最直接表达驾驶员的精神状态。传统的眼睛检测方法受环境、传输、头部姿态的影响,眼睛的定位精度不高,从而导致疲劳分析不准确。本文提出一种基于脸部图像灰度差进行眼睛检测的方法,正常情况下在人脸上半部只有眼睛进行睁闭的活动,故眼部区域灰度会发生变化,由此来进行标定。该方法主要包括基于adaboost算法的人脸识别、图像预处理、眼睛的检测、积分投影法计算眼睛的高宽比以及基于PERCLOS准则的驾驶员疲劳判断。最后分别基于头部左转、右转和正视三种情况下进行实验,根据结果表明该方法能够较好的进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。     

驾驶员疲劳状态检测方法研究

为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PEＲCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。     

基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法研究

提出了一种基于肤色模型与眼睛定位的人脸检测方法。通过YIQ色彩模型的肤色区域分割进行人脸的粗定位,再根据眼睛的灰度及形状信息的眼睛定位实现人脸的准确检测。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

基于肤色模型的人脸检测与人眼定位

针对光照变化对人脸检测及人眼定位的影响, 提出一种基于肤色模型的人脸检测与人眼定位方法. 先对图像进行预处理, 减少图像中的噪声; 再将RGB颜色空间转化到具有良好肤色聚类特性的YCbCr色彩空间, 利用Gauss模型进行肤色建模; 最后检测出人脸区域并确定人眼位置.     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

基于不同色彩空间的肤色模型

确定肤色对彩色图片中的人脸检测很重要,在这篇论文中,作者首先讨论了用3种颜色空间表示的肤色子空间YCbCr,HSV和统一的颜色空间.然后作者给出了算法,判断在3种肤色子空间下,一个象素是否为皮肤象素;并且提出了一种新的方法来找出候选面部区域.最后,作者比较了3种肤色子空间的性能.