基于头部姿态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。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Ada Boost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(percentage of eyelid closure)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地进行眼睛的检测,对于进行驾驶员的疲劳判断有极大的意义。