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.     

基于肤色模型的复杂背景图像人脸检测

本文针对复杂背景下彩色人脸图像提出了一种基于肤色模型和人脸几何与统计特征的检测方法.先利用椭圆肤色模型分割出肤色区域,再利用形态学操作以及人脸的统计几何特征验证人脸.实验表明,该方法检测正确率高,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

疲劳驾驶监视系统中人脸检测算法的综述

人脸检测技术具有非接触、方式友好、干扰因素小、容易被人接受等特点,非常适合用于驾驶员疲劳驾驶状态的监视。在此就人脸检测技术应用于疲劳驾驶监视系统过程中所涉及的软件开发平台以及图像处理算法等问题做一简单的介绍。试就采用Intel公司开发的OpenCV软件平台实现人脸检测在疲劳驾驶监视方面的应用做一讨论。     

适用于疲劳驾驶检测的人眼跟踪方法研究

在基于人眼的疲劳驾驶检测技术中,对人眼进行实时地跟踪能够缩短定位人眼的时间,提高检测的效率。Mean Shift算法利用梯度优化方法实现快速目标定位,但忽略了目标的运动方向和速度信息,在受到外界干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波可以准确预测目标的位置和速度。将这两种方法合理结合起来,对目标空间运动位置进行预测,保证了目标运动的一致性和连贯性。     

基于人眼识别的防疲劳驾驶系统设计与研究

为了避免日常生活中因疲劳造成的交通事故, 利用人眼图像识别技术对驾驶进行疲劳监测。设计并提出了一套基于图像信息判断驾驶员疲劳状态的流程。首先使用Viola-Jones 算法, 在图像中直接进行人眼定位,再对人眼图像进行处理, 得到人眼长宽比值Q, 最后建立了Q 值和疲劳状态的关联模型。实验证明, 该定位方 式比传统方式检测速度提高了50%以上, 同时能适应头部不同姿态; 建立的“眼部相对长宽比-睁眼程度冶模型具有良好的线性。模拟实际驾驶环境进行测试结果表明, 监测系统能适应不同受试者并在1 s 内对疲劳状态的驾驶员发出警报, 在防疲劳安全驾驶领域有一定的应用前景。     

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。     

快速人脸检测技术在证件照中的应用与研究

在人脸识别应用中,经常会应用到证件照图像,要对其进行识别处理,就先要进行人脸捡测.与普通图像不同的是,有些证件照图像本身已经接近人脸检测结果要求,有些可能是半身照,证件照的许多共有特征可以在人脸检测过程中起到很好的辅助判别作用实现快速检测,并不需要使用复杂的算法就可以取得较好的检测效果.经过研究与实验,本文针对证件照图像设计了一种基于肤色分割的快速人脸检测算法,利用证件照的特性取得快速准确的检测结果.     

疲劳驾驶状态监控中的面部检测与定位方法

疲劳驾驶是造成特大交通事故的一个最重要的原因。通过从司机的面部检测与定位入手,利用肤色特征和模板匹配相结合的方法,从图像的非肤色区域分割出肤色区域,并优化找出被检对象的候选人脸区域,最后用平均人脸模板匹配的方法确定人脸位置。     

人脸检测及眼睛定位在驾驶员疲劳检测中的应用

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。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。     

视频序列中的人脸检测定位

提出了在不同环境下视频序列中人脸检测定位的多级算法.首先,用改进的帧间差自适应阈值法检测运动区域.然后,用YCbCr颜色空间检测肤色区域,并用二值形态学操作进行后处理.最后,构造眼嘴映射检测定位人脸.实验结果证明,该算法可以有效运用于多人脸、不同表情和姿态、不同光照的情况,检测率平均达到81%.     

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。     

基于机器视觉的露天矿司机驾驶疲劳监测

为监测露天矿司机驾驶疲劳状态,利用AdaBoost算法快速实时露天矿司机脸部跟踪检测,基于模板匹配算法和改进型SNAKE算法提取司机眼睛特征,运用眼睛累计闭合持续时间占某特定时间的百分率(PERCLOS)算法判断司机是否处于驾驶疲劳状态,有效地实现了基于机器视觉的、车载的、实时的、非接触的、无干扰的露天矿司机驾驶疲劳状态监测系统.经应用验证了系统可行性,并对保护人员生命,提高矿山经济效益具有重要的意义.     

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．     

基于肤色分割和神经网络确认的快速人脸检测

为了提高人脸检测速度,提出了一种基于肤色分割的快速人脸检测方法．利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,从而缩小了神经网络的检测区域,提高了人脸检测速度．     

基于肤色的人脸检测算法研究

文章提出了一种基于肤色的彩色图像人脸检测算法。该算法会对输入图像进行尺寸归一化及光线补偿,综合利用2种色彩空间对预处理后的图像进行二值化操作。在肤色分割的基础上去除噪声,并结合多种有用信息,对肤色区域进行了判定,最终识别出人脸区域。它的主要优点有对人脸的姿态不敏感、检测速度快等。在多人脸检测方面,该算法运用区域分割的方法对多个人脸进行有效检测。实验结果表明,该算法是可行有效的。     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲...     

一种基于人脸检测的人眼特征定位方法

人脸图像分析中,眼睛的精确定位是非常重要的一个环节。文章提出了一种基于人脸检测的人眼特征定位方法。首先采用AdaBoost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。然后根据人脸面部结构特征估计人眼所在区域,利用该区域内的灰度和梯度特征搜索人眼特征点。实验表明该方法能够快速有效地定位出人眼特征。     

基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究

选取6位普通驾驶员参加实际道路驾驶实验,在实验中同步检测驾驶员对方向盘的握力信号和驾驶员的脑电信号。通过独立样本T检验,从时域和时频域两方面筛选出5个与疲劳驾驶密切相关的握力信号特征,将它们作为输入信息;提取脑电功率谱比值作为衡量疲劳驾驶的信号特征,将其作为输出信息;通过BP神经网络方法,以输入信息和输出信息建立基于方向盘握力的疲劳驾驶检测模型。使用部分驾驶数据对检测模型进行验证,结果显示此数学模型对疲劳驾驶的识别率达到87.0%,说明方向盘握力信号可作为检测疲劳驾驶的有效数据。