摘要
在基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统中通过驾驶人员眼睛的状态来判断其是否疲劳是最直接和有效的途径,对眼睛的开与闭这两个基本状态的检测是判断疲劳的一个关键技术。针对红外视频人脸图像序列,提出一种基于LBP纹理检测算子的快速准确人眼开闭检测方法。该方法首先精确提取眼睛区域,然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、熵和边际分布二阶矩作为特征向量,最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的。大量实验结果表明,该方法不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求。
Eyes state, such as opening and closing, detection is a very important technology in driver fatigue warning system based on machine vision, since the opening/closing states of driver＇ s eyes are the most direct and effective signal to indicate whether he/she is tired. This paper proposed an eyes state detection method based on LBP aiming at the infrared video face image sequences. Firstly, it used AdaBoost and y-axis projection accurately extract the eye region. Then, it calculated some statistic texture feature based on LBP. Finally, it used SVM to classify the feature as eye state, such as opening or closing. A large number of experimental results show that the proposed method not only has high detection accuracy, but also has high efficiency.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第6期1897-1901,共5页
Application Research of Computers
基金
四川省科技支撑计划资助项目(2011GZ0187
2012RZ0005)
四川省科技厅创新苗子工程资助项目(20132074)
作者简介
姚胜（1988-），男，四川南充人，硕士研究生，主要研究方向为基于机器视觉的汽车主动安全技术、数字图像处理；
李晓华（1973-），女，陕西韩城人，副教授，博士，主要研究方向为图像处理、模式识别（1xhw@scu．edu.cn）；
张卫华（1977-），男，四川成都人。讲师，主要研究方向为数字图像处理；
周激流（1963-），男，四川成都人，教授，博导，主要研究方向为图像处理、人脸识别、无线网络、智能计算．
