疲劳驾驶检测方法 本科毕设开题报告

灰度投影法

[10,11]

对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷的分布

信息来定位眼睛，这种方法定位速度较快，但波峰波谷的分布对不同的人脸和姿态的变化非常敏感，定位精度较差，并易陷入局部最小而导致定位失败。

模板匹配是一种有效的模式识别技术，它能利用图像信息和有关识别模式的先验知识，更加直接地反映图像之间的相似度，传统的模板匹配方法首先要分别得到左眼和右眼模板，然后分别用左右眼模板在图像中进行匹配，得到两个相似度最大的点作为定位的眼睛，这种方法使用方便，但计算量较大，定位准确率较低（因为左眼和右眼模板不能适用于库中的每个人，往往只能定位到一只眼睛）。此外还有一些其它的定位算法如对称性法、神经网络法、多分辨率的马赛克图法等。

由于人脸作为一个非钢体，在信息输入时存在尺度、位置、姿态变化问题，很难做到面面俱到，又因为眼睛定位算法本身存在如计算量大，算法不易实现的局限性。所以目前的眼睛定位算法最终的目标是在定位速度，定位精度和定位稳定度之间寻求平衡。

三、研究内容及实验方案：

该研究利用CCD摄像机和采集卡实时捕捉驾驶员面部图像，应用C++Builder 6.0在Windows XP平台上开发驾驶疲劳检测系统，该系统对采集到的视频进行肤色分割，人脸识别,眼睛定位，统计近30s的眼睛闭合持续时间根据PERCLOS判断驾驶员是否产生疲劳。

1. 研究内容

利用CCD摄像机和视频采集卡进采集人脸图像序列，对采集到图像进行肤色分割。在肤色分割过程中，色彩空间选取为YCbCr,肤色模型为高斯模型,根据肤色模型,计算图像中的像素点的肤色概率,然后归一化到0～255，得到人脸灰度图像。对灰度图像进行二维高斯函数进行平滑，抑制噪声。考虑到检测的实时行，在最佳阈值选取上采用2维最大类间方差快速迭代算法，以提高程序运行速度。为避免将肤色区域错分为背景，在图像二值化的过程中采用双阈值，从而有效的保护了肤色区域和类肤色区域。对二值图像进行连通域检测，彻底消除背景和类肤色区域，凸现人脸区域。连通域检测算法大都采用像素标记法，传统的像素标记法需要对图像进行多次扫描，才能准确的划分连通标记，本研究采用基于链表的连通域检测算法，该算法以连通直线为最小处理单元，只需对图像扫描以一次，就能给每个连通域分配唯一标记，并且该算法还能统计连通域像素的数目和连通域的边界位置。在检测到的面部区域中进行一次连通域检测，寻找人脸五官区域。最后根据人脸面部特征的几何关系定位人眼。进而获得每帧图像中眼睛的睁闭信息，统计近30s的眼睛闭合持续时间，计算PERCLOS

值，检测驾驶员是否疲劳。

2．系统框图：

视频采集 肤色检测 图像平滑 阈值分割 连通检测 人脸识别 连通检测 疲劳检测 面部特征识别 眼睛定位 图1 驾驶疲劳检测系统框图

如图1所示，系统对采集到视频进行实时处理，主要包括肤色分割，连通检测，人脸识别和眼睛定位，计算PERCLOS值，最终判断驾驶员是否出现疲劳。

四、目标、主要特色及工作进度 1.目标

(1) 实时性

系统能够实时对采集到的视频进行图像处理,检测驾驶员是否处于疲劳状态。 (2) 准确性

在一定距离范围内能自动识别人脸，对于未采集到人脸的图像应停止疲劳检测，采集到的人脸后眼睛定位准确，检测结果能真实反映驾驶员的精神状态。

2.主要特色

采用连通域检测，保证了人脸识别和眼睛定位的精度。

3.进度

第1-3周：安装采集卡和驱动程序，了解采集卡函数库的功能和参数。熟悉C++Builder

的编程环境，学习C++的类和对象的创建方法在C++Builder中进行视频采集的和保存。

第4-6周:对采集到的视频序列利用高斯模型进行肤色分割，在此基础上进行高斯滤

波，利用最大类间方差计算阈值，实现图像的二值化，之后进行图像腐蚀。

第5-8周:实现连通域的检测，作初步的人脸识别。利用连通域检测算法，做面部特

征识别。利用面部特征的几何关系定位眼睛。

第9-10周:实现系统的样本采集功能，提高系统的通用性。计算PERCLOS,检测驾驶

员是否疲劳。

第11-12周：软件调试，撰写毕业设计论文。

五、参考文献

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