基于Adaboost算法的人脸疲劳检测.pdf

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1、自动化技术与应用2014年第33卷第2期仪器仪表与检测技术InstrumentationandMeasurmenf基于Adaboost算法的人脸疲劳检测李维维，胡桂明，何龙玲．李铭(广西大学电气工程学院，广西南宁530004)摘要：眼睛状态是人体疲劳最主要和最明显的特征。本文采用肤色和Adaboost方法相结合来进行人脸检测，并在此基础上结合人脸结构的边缘特征及Adaboost方法对眼睛进行精确定位，运用自适应二值化和数学形态学的方法对检测出的图像进行处理提取眼睛状态特征，结合PERCLOS规则及点头率

2、来进行疲劳状态的判定，实验表明，该方法鲁棒性强，速度快，满足人脸疲劳检测的实时性要求。关键字：Adaboost；人脸检测；人眼检测；PERCLOS；疲劳判别[}I图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1003—7241(2014)020046—04FaceFatigueDetectionBasedonAdaboostAlgorithmLIWei·wei，HUGui·ming，HELong-ling，LIMing(CollegeofElectricalEngineering，GuangxiUni

3、versity，Nanning530004China)Abstract：Theeyesstateisthemostimportantandobviouscharacteristicsofthebodyfatigue．ThispapercombinecolorwithAdaboosttodetectface，onthisbasis，combinetheedgeofthefacestructurecharacteristicsandAdaboostmethodtopositioneyesprecisely．

4、Thenusingadaptivethresholdandmathematicalmorphologymethodtoextracttheeyefeature．Atlast，integratingPERCLOSrulesandnodtojudgethefatiguestate．Experimentsshowthatthismethodisrobust，fastspeed，andmeetthereal—timedemands．Keywords：adaboost；facedetection；eyedetec

5、tion；PERCLOS；fatiguejudge1引言机性。基于生理参数测量的方法【】是一种接触式的检测随着汽车保有量的不断增长，世界各地交通事故方法，要求驾驶员佩戴或接触传感器，不利于驾驶员正频频发生，造成了国家巨大的经济损失及人员伤亡。常行驶。随着计算机技术的发展，基于机器视觉的方法在中国这样的人口大国，交通事故尤为严峻，2012年已成为疲劳检测的主’流【3-4】，该方法利用摄像头采集人仅八天长假就发生了68422起交通事故，死亡794人，脸图像，通过各种算法提取出判别疲劳有效的脸部器官受伤247

6、3人，直接财产损失1325万元，而疲劳驾驶就特征来进行驾驶员疲劳的实时监测，其中最有效且最常是事故的主要原因之一，有效的对驾驶员生理及驾驶用的是人眼特征。基于机器视觉的疲劳检测不需要与行为进行监测是预防疲劳驾驶的重要手段，具有非常人体接触，不影响驾驶员的正常驾驶，是一种直接且直重要的研究意义。观的检测方法。本文采用肤色分割与Adaboost法进行根据疲劳时人体所表现出的生理及行为特征，疲劳人脸检测，然后根据眼睛在脸部丰富的边缘特征进行眼检测的方法主要有：基于驾驶行为特征的方法，基于生睛的粗定位，再采用A

7、daboost人眼检测器进行眼睛精确理参数测量的方法和基于机器视觉的方法。基于驾驶定位。然后对人眼进行二值化处理及形态学处理来提行为特征【1l的方法通过对车辆运行状态进行监测，如对取人脸的疲劳特征，最后利用PERCLOS准则及点头率方向盘转向、刹车及油门状态的监测来判断驾驶员是进行疲劳监测。否处于疲劳状态，是一种间接的疲劳检测手段，具有随2人脸检测收稿日期：2013—04—09自动化技术与应用2014年第33卷第2期(1)对样本进行权重初始化，Y：0时，=1／2m；．人脸的准确定位为眼睛的准确定位排除了

8、背景Yf=1时，Wt=1／2l，W，表示在第t次循环时第i个样．．区域的干扰，缩小的搜索范围，同时人脸特征比眼睛本的权重；更为丰富更易搜索，所以在人脸疲劳检测中，人脸检(2)对每个t=1⋯．T(T是弱分类器个数)测首当其冲。单一的人脸检测方法往往达不到比较好的效果，本：文结合Adaboost算法的人脸检测和人脸的肤色特征来1)lJ~一化样本权重，∑．(2)精确的定位人脸。选择YCbCr空间作为肤色检测空间，2)对于每个特征，训练出相应的弱分