基于視頻人臉圖像的警覺(jué)度估計(jì)研究.pdf

1、警覺(jué)度通常定義為,對(duì)外界刺激長(zhǎng)時(shí)間的保持注意力和警惕性的能力。人機(jī)交互系統(tǒng)中需要操作人員保持足夠的警覺(jué)度。一些特殊的工作,如空中管制中心的管制員、飛行員和高速公路上的長(zhǎng)途客車以及高速列車駕駛員,對(duì)警覺(jué)度的要求尤其嚴(yán)格。如何對(duì)人的警覺(jué)度進(jìn)行精確估計(jì),實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)人的警覺(jué)度是人機(jī)交互系統(tǒng)研究中的一項(xiàng)非常重要的課題。視頻人臉圖像方法由于其便攜性以及成本低廉,成為警覺(jué)度估計(jì)方案中的一種重要手段。但由于周圍光照條件以及駕駛環(huán)境變化的特性,該方法與其

2、他人體生理信號(hào)方法比較也有不足。本文通過(guò)二值化及圖像梯度方法獲得PERCLOS特征,融合打吹欠頻率、眼皮移動(dòng)速度、身體姿態(tài)等多種視頻圖像特征,對(duì)駕駛員警覺(jué)度進(jìn)行系統(tǒng)的研究。對(duì)于實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的不同性質(zhì)的個(gè)體對(duì)于警覺(jué)度變化的不同參數(shù)的現(xiàn)像,采用先對(duì)不同性質(zhì)的個(gè)體進(jìn)行分類,在類別中采用更合適的模型的方式優(yōu)化系統(tǒng)。本文討論了多角度條件下的人臉圖像性別分類問(wèn)題,提出了基于層次的分類器模型。并利用人臉的對(duì)稱性大大提高了分類精度。本文進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)了多種不