基于深度学习的多姿态眼睛定位算法研究及应用

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1、硕士学位论文基于深度学习的多姿态眼睛定位算法研究及应用作者姓名刘青学科专业电路与系统指导教师秦华标教授所在学院电子与信息学院论文提交日期2018年04月ResearchandApplicationofMulti-poseEyeLocationAlgorithmBasedonDeepLearningADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuQingSupervisor：Prof.QinHuabiaoSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China摘要

2、眼睛作为人脸最突出的特征之一，它可以反映人的状态、视线方向等，而眼睛定位是获取这些信息的前提，然而在头部姿态大幅度变化的情况下，眼睛的形状、轮廓等特征差异较大，导致眼睛定位的精度下降。因此，本文致力于研究多姿态下的眼睛定位算法，并将其应用在疲劳驾驶检测中。本文的主要工作内容如下：（1）基于改进mtcnn网络的多姿态眼睛定位算法。针对在多姿态情况下眼睛定位精确率下降的问题，本文对多任务卷积网络，即mtcnn网络的结构进行了改进，在其后级联了一个眼睛回归网络。首先将待检测的人脸图像输入mtcnn网络模型中，经过逐层筛选，可以得到人脸位置和五个关键点（两眼中心，两嘴

3、角点，鼻子）的初始位置，然后根据人眼中心位置截取眼睛局部图像输入眼睛回归网络中，经过网络回归，可以得到更精确的人眼中心位置。（2）眼睛定位在疲劳驾驶检测中的应用。为了将本文提出的多姿态眼睛定位算法应用在实际的疲劳驾驶检测中，根据定位的眼睛中心位置，提出一种基于边框估计的快速眼睛ROI提取方法。首先对大量的标定数据进行了统计分析，计算得到眼睛矩形框与人脸矩形框的比例关系，接着对于每个定位到人眼中心的人脸，根据矩形框之间的关系计算得到眼睛矩形框位置，从而对眼睛图像进行眼状态识别，以此判断驾驶员是否疲劳。本文提出的基于改进mtcnn网络的多姿态眼睛定位算法，在公认的

4、具有挑战性的300w测试集上的精确率达到89.54%，在大幅度姿态变化的CAS-PEAL数据集上的精确率达到90.15%，同时平均定位误差要低于其他方法。将本文提出的眼睛定位算法应用在疲劳驾驶检测系统进行视频测试，相比使用传统眼睛定位方法的系统，系统的识别率由87.8%提高到91.3%。实验结果表明，本文提出的眼睛定位算法能够提高多姿态下眼睛定位的精度，同时利用边框估计快速提取眼睛ROI区域可以很好的应用在实际疲劳驾驶检测中。关键词：多姿态眼睛定位；mtcnn网络；眼睛回归网络；疲劳驾驶检测IAbstractEyeasoneofthemostprominent

5、featuresofthehumanface,itcanreflectthestateoftheperson,thedirectionofsightandsoon,theeyelocationistheprerequisiteforobtainingtheseinformation.However,inthecaseoflargechangesintheheadpose,theshapeandcontouroftheeyesaredifferent,whichleadstothedecreaseoftheaccuracyoftheeyelocation.The

6、refore,thispaperfocusesonthemulti-poseeyelocationalgorithmandappliesittofatiguedrivingdetection.Themaincontentsareasfollows:(1)Multi-poseeyelocationalgorithmbasedonimprovedmtcnnnetwork.Fortheproblemofthedecliningaccuracyofeyelocationinmulti-posesituations,thispaperimprovesthestructu

7、reoftheMulti-taskConvolutionalNetwork(mtcnn)bycascadesaneyeregressionnetwork.Firstly,theimageinputintothemtcnnnetworkmodel,andafterthelayer-by-layerscreening,thepositionofthehumanfaceandthefivekeypoints(twoeyecenters,twomouthcorners,andnose)canbeobtained.Then,accordingtothepositiono

8、feyecentercropthelo