不同光線下駕駛員人臉檢測與識別的研究.pdf

1、目前在頻繁發(fā)生的交通事故中，駕駛員疲勞已成為引發(fā)交通事故的主要因素之一。安全輔助駕駛技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)日益受到人們的關(guān)注，其中駕駛員疲勞監(jiān)控技術(shù)對降低交通事故率有著重要的作用。因此駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)成為熱點問題被的研究，其在實際中的應(yīng)用價值也越來越被人們所重視。 本文通過研究的駕駛員疲勞監(jiān)控系統(tǒng)采用機器視覺手段對駕駛員疲勞時嘴部、眼睛的運動狀態(tài)進行實時監(jiān)控，機器視覺在實時性、準確性、適用性及經(jīng)濟性等方面比其他監(jiān)控

2、方法有更大的優(yōu)勢，拓展了疲勞駕駛監(jiān)控技術(shù)的涵蓋范圍。由先前該研究方向的文章可知，他們的方法依靠的是燈作為光源，并且應(yīng)用多個攝像頭去估計人臉的方向，但是一個正在行駛中的汽車有著不同的光線變化和可能變換的背景。針對這樣的情況，本論文從四個方面做了工作： (1)針對白天和黑天的不同特點，采用了不同的閾值處理方法對圖象進行處理得到二值化圖象。先前的方法多數(shù)研究的都是白天的情況對與黑天的研究很少涉及。并且在閾值選取的方法多用的是基于圖像差

3、異的閾值處理方法，這種方法在白天存在著干擾信息過多等缺點，造成臉部區(qū)域的拾取不準確的缺點。本文采用的圖像灰度直方圖的雙峰法對白天圖像作為處理方法達到了很好的祛干擾的效果。對于夜間采取圖像差異的閾值處理方法，也得到了較好的處理效果； (2)針對黑天光線不好的特點，本文采用了灰度加強的算法進行對圖像的處理得到了很好的結(jié)果； (3)針對眼睛在膚色二值化圖象處理后的黑洞特點，定位出眼睛的特征點； (4)采用獨立的眼睛和嘴