基于Adaboost算法的人脸疲劳检测.pdfVIP

自动化技术与应用 2014年第33卷第2期 仪 器 仪 表 与检 测 技 术 Instrumentationand Measurmenf 基于Adaboost算法的人脸疲劳检测 李维维 ，胡桂明，何龙玲．李 铭 (广西大学 电气工程学院，广西 南宁 530004) 摘 要：眼睛状态是人体疲劳最主要和最明显的特征。本文采用肤色和Adaboost方法相结合来进行人脸检测，并在此基础上结合人 脸结构的边缘特征及Adaboost方法对眼睛进行精确定位，运用 自适应二值化和数学形态学的方法对检测出的图像进行处理提 取眼睛状态特征，结合PERCLOS规则及点头率来进行疲劳状态的判定，实验表明，该方法鲁棒性强，速度快，满足人脸疲劳检 测的实时性要求。 关键字：Adaboost；人脸检测；人眼检测；PERCLOS；疲劳判别 [}I图分类号 ：TP391．4 文献标识码：A 文章编号：1003—7241(2014)02 0046—04 FaceFatigueDetectionBasedonAdaboostAlgorithm LIWei·wei，HU Guim·ing，HELong-ling，LIMing (CollegeofElectricalEngineering，GuangxiUniversity，Nanning530004China) Abstract：Theeyesstateisthemostimportantandobviouscharacteristicsofthebodyfatigue．Thispapercombinecolorwith Adaboosttodetectface，on thisbasis，combinetheedgeofthefacestructurecharacteristicsandAdaboostmethodto positioneyesprecisely．Thenusingadaptivethresholdandmathematicalmorphologymethodtoextracttheeyefeature． Atlast，integratingPERCLOSrulesandnodtojudgethefatiguestate．Experimentsshowthatthismethodisrobust，fast speed，andmeetthereal—timedemands． Keywords：adaboost；facedetection；eyedetection；PERCLOS；fatiguejudge 1 引言 机性。基于生理参数测量的方法 【】是一种接触式的检测 随着汽车保有量的不断增长，世界各地交通事故 方法，要求驾驶员佩戴或接触传感器，不利于驾驶员正 频频发生，造成了国家 巨大的经济损失及人员伤亡 。 常行驶。随着计算机技术的发展 ，基于机器视觉的方法 在 中国这样的人 口大国，交通事故尤为严峻，2012年 已成为疲劳检测的主流’3【-4】，该方法利用摄像头采集人 仅八天长假就发生了68422起交通事故，死亡 794人， 脸图像 ，通过各种算法提取出判别疲劳有效的脸部器官 受伤2473人，直接财产损失 1325万元，而疲劳驾驶就 特征来进行驾驶员疲劳的实时监测，其中最有效且最常 是事故的主要原因之一，有效的对驾驶员生理及驾驶 用的是人眼特征。基于机器视觉的疲劳检测不需要与 行为进行监测是预防疲劳驾驶的重要手段 ，具有非常 人体接触，不影响驾驶员的正常驾驶，是一种直接且直 重要 的研究意义。 观的检测方法。本文采用肤色分割与Adaboost法进行 根据疲劳时人体所表现出的生理及行为特征 ，疲劳 人脸检测，然后根据眼睛在脸部丰富的边缘特征进行眼 检测的方法主要有 ：基于驾驶行为特征的方法 ，基于生