灰度视频序列中驾驶员疲劳实时检测方法

介绍了一种灰度视频序列中快速、有效的通过判断眼睛睁开程度来检测驾驶疲劳的方法,首先通过改进的Sobel算子在面部区域获得五官边缘的二值化图像,然后进行连通区域判断,并结合五官几何特征、区域生长及形态学算法精确定位眼睛位置,最后利用上下眼睑的相对距离来判断是否疲劳.实验结果表明;该算法对尺寸、旋转角度等有很好的适应性.     

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。     

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。     

基于SVM的驾驶员面部朝向检测

驾驶员精神状态监测对于交通事故控制具有重要作用。基于支持向量机(SVM)建立信息融合的面部朝向检测模型,在驾驶员面部图像视觉特征(眼睛、嘴部及面部轮廓)检测基础上,通过分析头部运动过程中各特征的空间位置变化规律,利用SVM对驾驶员面部朝向进行多信息融合估计。结果表明,特征检测方法可实现面部各视觉特征的可靠检测,分析得出的各特征运动变化规律可用于对面部朝向的有效估计,从而为驾驶员驾车精神状态监测提供技术支持。     

基于SVM的驾驶员面部朝向检测

驾驶员精神状态监测对于交通事故控制具有重要作用．基于支持向量机(SVM)建立信息融合的面部朝向检测模型,在驾驶员面部图像视觉特征(眼睛、嘴部及面部轮廓)检测基础上,通过分析头部运动过程中各特征的空间位置变化规律,利用SVM对驾驶员面部朝向进行多信息融合估计．结果表明,特征检测方法可实现面部各视觉特征的可靠检测,分析得出的各特征运动变化规律可用于对面部朝向的有效估计,从而为驾驶员驾车精神状态监测提供技术支持．     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

基于椭圆拟合的近红外图像的眼睛精确定位法

提出了一种新的近红外人脸图像的眼睛精确定位方法. 该方法首先使用基于Haar特征和AdaBoost算法的人脸检测分类器确定人脸区域和初始眼睛位置;然后用Sobel算子对眼睛区域进行边缘检测处理,得到眼睛边缘,并对它进行椭圆拟合获得眼睛的椭圆轮廓线;最后把拟合椭圆的中心点作为眼睛的精确位置. 实验表明,在正面人脸情况下,本方法能精确地定位近红外人脸图像的眼睛位置,在归一化人脸为120×120像素时,其平均误差小于1.5个像素,处理时间约7 ms.     

一种新的人眼定位算法

提出一种结合人脸中眼睛的灰度及形状信息对人脸检测中的眼睛进行定位的算法．先把图像分割成小图像块，根据图像块的复杂度对两眼睛的大概位置进行定位，再根据图像块的结构居中度对眼睛进行准确定位．该算法容易实现，运算量少，且与图像的平移、旋转、尺度无关．实验表明，该算法在人脸检测的眼睛定位上有较高的准确度．     

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Zernike矩的图象识别

分析了Zemike矩的旋转不变性特征，并将其应用于旋转目标的识别。由于Zemike矩可以构造任意高阶矩，所以Zemike矩的识别效果优于其他方法。因而Zemike矩在旋转目标识别中具有广泛的应用前景。     

基于SVM算法的乳腺图像钙化点检测方法

提出了一种基于支持向量机(ISVM)算法的钙化点检测方法.通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点.试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利用ROC评估准则对SVM的检测效果进行评估.结果表明,SVM在微钙化点检测中是有效的,解决了目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性率高、效率低的问题.     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

为了能在正面人脸图像上对人眼位置进行检测和精确定位, 提出了一种新颖高效的分级策略。利用Gabor变换计算显著极值图, 得到若干具有最大显著极值的候选人眼区域; 通过PCA(Principal Component Analysis)重构对候选区域进行验证, 将具有最小重构误差的两个区域选定为眼睛区域; 通过两级邻域运算对瞳孔进行精确定位。该方法对面部表情变化不敏感, 同时具有非迭代和计算简单的优点。通过在JAFFE数据库上的对比实验, 检测精度达到99.6%, 验证了该方法的有效性。     

非均匀光照下人脸眼睛的定位方法

考虑非均匀光照下人脸眼睛的检测问题，提出了一种利用高频信息模板匹配方法从复杂图像中定位人脸眼睛的方法。选取80幅光线较好的人脸图像，对它们做光线规范化，提取Gabor高频特征，构造模板。利用统计模式识别的原理，在眼睛的大致区域进行模板匹配，突出眉毛与眼睛这一整体的大致位置，然后进行二值投影，最终确定人眼的准确位置。大量实验表明，该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。     

基于行为特征的疲劳驾驶检测技术研究

介绍了几类目前常用的疲劳检测技术的优缺点,提出了一种改进的疲劳驾驶检测方法:先通过2次图像投影和形态学方法实现眼睛精确定位;再根据眼睛睁闭时,其眼睛宽高比的差异,提出一种眼睛状态的识别方法;根据PERCLOS方法的判断是否疲劳.算法能够有效减少计算量提高运算速度,并在实验室内取得了较高的精确度.     

驾驶员疲劳检测中的眼睛定位与状态分析

针对驾驶员头部多角度变化时眼睛定位困难的现状,提出了基于肤色检测和纹理特征的驾驶员眼睛定位算法.该算法采用肤色检测定位出人脸图像;根据眼睛灰度范围与其他部位的差异进行人脸图像二值化和形态学图像处理,确定眼睛候选区域;通过比较各候选区域纹理特征向量值的不同,确定眼睛位置,并基于黑斑拟合椭圆性质进行眼睛验证和睁开程度计算.计算结果表明,头部角度变化时各候选区域的纹理特征值差别仍较大.因此,该算法不受驾驶员头部角度的影响,眼睛定位准确率较高,且算法简单,计算速度快.     

基于MCS-LBP的红外图像行人检测方法

红外图像行人检测是夜间智能视频监控、车辆辅助驾驶及智能驾驶等领域的关键技术。针对红外图像纹理特征较少的特点,提出一种实时的基于分块的多级中心对称局部二值模式(Multi-Level Center-Symmetric Local Binary Pattern,MCS-LBP)的红外图像行人检测方法。首先对红外图像进行去噪等预处理及感兴趣区域(regions of interest,ROIs)提取,并提取感兴趣区域的MCS-LBP特征得到更加丰富的红外图像纹理特征,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类得到行人检测结果。在VS2010环境下,在自行采集的红外行人数据集验证了该方法的有效性与鲁棒性。     

一种微分与积分投影相结合的眼睛定位方法

眼睛的精确定位是人脸识别预处理的关键步骤,是人脸旋转角度和尺度归一化的前提。文章介绍了一种精确定位眼睛的方法,该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合;将传统的积分投影方法与本文提出的微分投影相结合;实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率高。     

视觉感兴趣区的提取及其在视频图像质量评估中的应用

通过主观眼动跟踪实验和客观Itti模型分别研究了视频图像的感兴趣区域提取问题.通过研究眼动跟踪实验数据与视频图像的时间同步问题和适当选取人眼在观察视频时所能接受的感兴趣区域个数,分别得出了主、客观实验的视频图像感兴趣区权重矩阵.在此基础上,在传统图像质量评估方法峰值信噪比(PSNR)中加入主观眼动跟踪实验和客观Itti模型得出的感兴趣区权重矩阵,分析和比较了2种感兴趣区权重矩阵对PSNR的影响.实验证明,通过参数设置,主观眼动跟踪实验和客观Itti模型提取的感兴趣区权重矩阵对 PSNR都有明显的改善,改善后的模型不但保持了传统方法的简易性,同时也提高了其与主观感知的相关性.     

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。