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【6h】

基于可变感兴趣区域信息检测的驾驶员眼睛定位算法

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摘要

眼睛作为人脸特征中极其重要的部分,包含着丰富的信息。在车辆主被动安全领域内,驾驶员眼睛的检测和定位有诸多应用。例如在司机疲劳驾驶检测系统中,快速、实时地检测驾驶员眼睛的疲劳状态,对于减少交通事故,有着十分现实的意义;在智能安全气囊系统中,根据驾驶员眼睛的位置来估计驾驶员头部的空间位置,从而提高安全气囊对驾驶员头部的保护程度,减小碰撞伤害,保护乘员生命意义重大。因此,如何能够准确、实时地检测驾驶员的眼睛并定位显得非常关键。本文就从这个关键问题出发,提出了一种驾驶员眼睛精确探测及定位方法。
　　 论文首先介绍了涉及的基本图像处理理论;接着讨论了常见的肤色模型和几种研究中经常被采用的肤色提取方法,包括基于统计的方法和基于知识的方法;在此基础上,论文分析了面部特征并提出肤色提取规则,并根据此规则结合肤色高斯模型提取出驾驶员面部感兴趣区域;然后,详细介绍了目前比较常用的几种眼睛定位算法,例如霍夫变换法、灰度模板法、灰度投影法等;最后在对灰度投影法分析改进的基础上,论文提出了基于可变感兴趣区域的驾驶员眼睛精确检测和定位方法。
　　 此算法在通过肤色检测确定的面部感兴趣区域内结合“三庭五眼”规则确定人眼矩形感兴趣区域,在此区域内对图像进行阈值二值化处理,接着对处理后的人眼图像进行腐蚀、膨胀操作。之后对膨胀后的双眼进行垂直积分投影,并进行垂直感兴趣区域分割。最后分别在垂直感兴趣区域内对左、右眼进行水平投影,分别获得左、右眼的精确定位坐标。
　　 试验表明,本方法可有效克服由背景、头发、眉毛、睫毛、面部灰度分布不均、脸部旋转产生的干扰,精确检测并定位驾驶员眼睛位置,满足实时性和准确性的要求。

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