基于视频的车内侧脸特征轮廓提取方法研究.pdf

中文摘要 摘 要 社会经济在飞快的发展，汽车也慢慢成为人们出行的主要方式。从传统的步 行逐步过渡到开车出行，汽车给人们提供了大量帮助的同时，也带来了大量的负 面影响。 尤其是疲劳驾驶带来的危害最为显著，预防疲劳驾驶也是一个经久不衰的研 究课题，在正脸识别系统被广泛开发的时候，侧脸进行疲劳检测的技术还不够成 熟。于是，本文提出了车内人脸侧面轮廓信息及特征点信息的提取，将司机的侧 脸轮廓信息以及特征点的轮廓信息提取并进行综合分析，后续可以通过设定新型 的疲劳检测判决标准，将其应用到防驾驶疲劳系统中，方便疲劳驾驶的进一步研 究与检测。本文的具体内容是： ① 对国内外人脸部的轮廓提取算法，特征区域提取情况，动态图片处理方法 来分析总结。针对目前存在的问题，提出了侧脸轮廓及其特征点区域提取算法的 必要性和可行性。 ② 对驾驶人员的侧脸部位进行了粗提取，接着对比了各种颜色空间和肤色模 型后，提出了本文的根据YCbCr 颜色空间来构建椭圆肤色检测的模型，对粗提取 的皮肤区域进行检测与定位。最后根据形态学的方法，对肤色区域进行了实验分 析，对驾驶员侧脸皮肤区域进行了提取。 ③ 介绍了轮廓提取函数以及图像相减法来得到人脸轮廓，针对前者会产生内 部和外部边界，后者提取的边缘点不连续的特点，对比分析后本文提出了效果更 好的边界追踪的方法。接着对侧脸区域特征点进行提取，结合面部区域特征点分 布的几何规律，分别对驾驶员眼部，嘴部以及下颌区域进行提取，再利用边界追 踪提取其分别对应的轮廓线。最后对得到的轮廓图进行简单的动态分析，进一步 阐释了特征区域特征值的连续帧图像特点，为后续的疲劳驾驶判断做准备。 ④ 对本文的实验结果来讨论分析，结合特征点轮廓提取图，通过连续帧的眼 睛的距离图像，嘴巴的距离图像以及下颌特征点运动轨迹的变化情况，对驾驶员 生理状况进行了简单的动态分析。最后与基于YUV-YIQ 空间侧脸轮廓提取算法进 行比较，综合验证本文算法的优越性。 关键词： 肤色提取；人脸识别；轮廓提取；特征点提取 I 英文摘要 Abstract As social economy is improving rapidly, cars are gradually becoming the main way for people to travel. However, with the gradual transition from traditional walking to driving, the cars have not only provided a lot of help to people, but also brought a lot of negative effects. All problems have aroused our concern, especially, among which influence of fatigue driving is the most. The prevention of fatigue driving is an enduring research topic. When the front face recognition system is widely developed, the application of the side face recognition is far less mature in contrast with front face recognition. Therefore, this thesis proposes the extraction of the face contour and feature points information of the driver ’s side face, aiming to extract