适用于疲劳驾驶检测的人眼定位与跟踪算法的研究与实现

摘要

在经济飞速发展的今天，全球的汽车数量不断上升，道路安全问题成为全球的热点问题。据调查，疲劳驾驶是引起交通事故的丰要原因之一。因此，快速，准确，实时的疲劳驾驶检测方法已成为减少交通事故的重要手段。目前的大多数的疲劳检测方法都是基于眼睛状态的，而要判断眼睛状态的前提是能准确的检测到眼睛，因此，人眼定位和跟踪算法是疲劳驾驶检测方法中的关键技术。
　　在分析传统算法的基础上，本文对适用于疲劳驾驶检测的人眼定位和人眼跟踪算法进行了研究和实现。首先，对图像进行预处理，采用中值滤波消除噪声和非线性变换解决光照不均匀对后续图像处理的影响。其次，采用基于肤色模型的人脸定位方法将眼睛的搜索范围从整幅图像缩小到人脸区域，以提高了人眼定位的速度。定位出人脸之后，采用了基于等照度线的人眼定位算法，此算法将等照度线目标检测的原理应用于人眼定位，不依赖于眼睛的形状和大小，对水平面内任意角度的旋转不敏感。最后，为了提高眼睛检测的速度，在定位到人眼之后对人眼进行了跟踪，提出了一种新的人眼跟踪算法——基于面积块配对和模板匹配的人眼跟踪算法，先根据图像序列运动规律预测出眼睛搜索范围，再根据人眼在人脸区域内的位置，眼睛本身特征及双眼之间的几何关系得到候选眼睛对，最后利用模板匹配进一步检测眼睛位置，实现眼睛的跟踪。此跟踪算法计算简单，速度快，对于驾驶员的头部运动有很好的鲁棒性，正常光照条件下跟踪效果较好，对于闭眼的情况也能够准确地跟踪。
　　本文首先对疲劳驾驶检测中的人眼定位和人眼跟踪算法的研究现状进行了介绍。其次，详细阐述了基于肤色模型的人脸定位方法和基于等照度线的人眼定位方法的过程。再次，提出了一种新的人眼跟踪方法。最后，在Matlab R2008a平台上对本文的算法进行了实现，并通过实验数据对算法的性能进行了分析。实验结果表明，本文的算法具有较高的准确率、较低的误检率和丢失率，并能够满足疲劳驾驶检测的实时性要求。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 疲劳驾驶检测中人眼定位及跟踪算法的研究现状

1．3 本文主要工作

1．4 本文章节安排

第2章 人脸定位

2．1 人脸定位方法介绍

2．2 图像预处理

2．2．1 去除噪声

2．2．2 光线补偿

2．3 基于肤色模型的人脸定位

2．3．1 颜色空间的选取

2．3．2 建立肤色模型

2．3．3 肤色分割过程

2．4 本章小结

第3章 人眼定位

3．1 人眼定位方法介绍

3．1．1 基于模板匹配的方法

3．1．2 基于统计的方法

3．1．3 基于规则的方法

3．2 基于等照度线的人眼定位

3．2．1 等照度线的概念

3．2．2 等照度线的曲率

3．2．3 等照度线的密度

3．3．4 等照度线人眼定位

3．3 本章小结

第4章 人眼跟踪

4．1 运动目标跟踪理论介绍

4．2 人眼跟踪方法介绍

4．2．1 基于运动分析的方法

4．2．2 基于特征匹配的方法

4．2．3 基于滤波的方法

4．3 基于面积块配对和模板匹配的人眼跟踪

4．3．1 确定眼睛搜索窗口

4．3．2 面积块配对和模板匹配检测眼睛

4．3．3 动态更新模板

4．4 人眼跟踪算法性能分析

4．5 本章小节

第5章 实验设计与算法性能分析

5．1 性能评价指标

5．2 算法流程

5．3 算法性能分析

5．4 本章小节

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文及参与的项目