駕駛員面部檢測(cè)與定位方法研究.pdf

1、據(jù)資料顯示，高速公路因疲勞駕駛導(dǎo)致交通事故呈上升趨勢(shì)。因此，如何有效的監(jiān)測(cè)和防止駕駛員疲勞駕駛，對(duì)于降低交通事故及人員死亡率，有著十分現(xiàn)實(shí)的重要意義。在采用計(jì)算機(jī)視覺對(duì)駕駛員進(jìn)行駕駛行為監(jiān)測(cè)時(shí)，面部定位是關(guān)鍵技術(shù)之一。 論文主要針對(duì)駕駛室特定的背景環(huán)境，提出了一種基于彩色信息、活動(dòng)輪廓和面部幾何特征的人臉檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了駕駛員面部檢測(cè)與定位，有效的降低了駕駛室的復(fù)雜背景、駕駛員各種面部姿態(tài)、表情對(duì)人臉檢測(cè)定位的影響。它充分包含了

2、利用顏色提取分割膚色的快速性和基于人臉知識(shí)的穩(wěn)健性的特點(diǎn)。 文中采用一個(gè)由粗到精的人臉定位算法來進(jìn)行駕駛員面部定位。初始定位算法主要完成從監(jiān)測(cè)圖像中識(shí)別出駕駛員的面部輪廓，精定位算法利用面部三角位置對(duì)駕駛員面部進(jìn)行精確定位。本文主要研究了四個(gè)方面的問題: 1. 針對(duì)光照對(duì)膚色檢測(cè)的影響進(jìn)行了深入分析，并研究了一種適應(yīng)可變光照的膚色檢測(cè)算法；其次在膚色統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，提出了基于區(qū)域高寬比率和面積占有率的區(qū)域優(yōu)化方法優(yōu)化

3、候選區(qū)，去除其他類似膚色的區(qū)域。 2. 提出一種改進(jìn)的Snake算法用于人臉輪廓的定位。針對(duì)Snake算法受初始位置影響大的缺陷，引入優(yōu)化后的區(qū)域信息和分割后圖像具有明顯梯度的信息改進(jìn)Snake模型的初始位置，采用動(dòng)態(tài)的Snake輪廓生成算法來提取彩色圖像中人臉的外輪廓。優(yōu)化后的算法應(yīng)用在人臉的定位上，改善了Snake模型自身缺陷引起的搜索時(shí)間長(zhǎng)和對(duì)噪聲敏感而造成Snake模型失真的不足，提高了人臉檢測(cè)及定位的準(zhǔn)確性。

4、3. 在對(duì)常用眼睛定位算法的研究基礎(chǔ)上，根據(jù)面部雙眼、嘴唇在分割后類似橢圓的特性，引入橢圓硬度參數(shù)，提出一種基于幾何形狀的橢圓方法，從而檢測(cè)出面部特征的中心點(diǎn)。 4. 在經(jīng)過對(duì)基于人臉幾何形狀、大小比例、候選矩形區(qū)域中膚色象素密度的簡(jiǎn)單人臉驗(yàn)證策略分析后，提出一種基于面部特征三角關(guān)系的知識(shí)規(guī)則的人臉驗(yàn)證策略。進(jìn)一步驗(yàn)證是否人臉，由此三角位置定位人臉準(zhǔn)確位置。 本文采用VC++開發(fā)了本文所需的全部軟件，實(shí)現(xiàn)了算法的各項(xiàng)功能