不同光線下駕駛員人臉檢測(cè)與識(shí)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(duì)降低交通事故率有著重要的作用。因此駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成為熱點(diǎn)問(wèn)題被的研究，其在實(shí)際中的應(yīng)用價(jià)值也越來(lái)越被人們所重視。 本文通過(guò)研究的駕駛員疲勞監(jiān)控系統(tǒng)采用機(jī)器視覺(jué)手段對(duì)駕駛員疲勞時(shí)嘴部、眼睛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，機(jī)器視覺(jué)在實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、適用性及經(jīng)濟(jì)性等方面比其他監(jiān)控

2、方法有更大的優(yōu)勢(shì)，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(gè)攝像頭去估計(jì)人臉的方向，但是一個(gè)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(duì)這樣的情況，本論文從四個(gè)方面做了工作： (1)針對(duì)白天和黑天的不同特點(diǎn)，采用了不同的閾值處理方法對(duì)圖象進(jìn)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(duì)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(guò)多等缺點(diǎn)，造成臉部區(qū)域的拾取不準(zhǔn)確的缺點(diǎn)。本文采用的圖像灰度直方圖的雙峰法對(duì)白天圖像作為處理方法達(dá)到了很好的祛干擾的效果。對(duì)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(duì)黑天光線不好的特點(diǎn)，本文采用了灰度加強(qiáng)的算法進(jìn)行對(duì)圖像的處理得到了很好的結(jié)果； (3)針對(duì)眼睛在膚色二值化圖象處理后的黑洞特點(diǎn)，定位出眼睛的特征點(diǎn)； (4)采用獨(dú)立的眼睛和嘴