常 旺（廈門大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系,福建 廈門 361005）

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人眼狀態(tài)跟蹤系統(tǒng)

常 旺
（廈門大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系,福建 廈門 361005）

摘 要：在駕駛員疲勞檢測中，基于PERCLOS[1](percentage of eyelid closure)的疲勞檢測方法是最實(shí)用和可靠的，該方法的關(guān)鍵點(diǎn)就是對駕駛員眼睛的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時、準(zhǔn)確的跟蹤。本文提出了一種新穎、簡單的人眼狀態(tài)的判別算法，通過對人眼狀態(tài)的幾何特征進(jìn)行分析進(jìn)而判斷人眼的睜閉狀態(tài)，并以此為基礎(chǔ)建立人眼狀態(tài)跟蹤系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：疲勞檢測；眼睛睜閉狀態(tài)；幾何特征

1 引言

鑒于檢測并及時預(yù)警駕駛員疲勞駕駛的重要性，眾多科研院所和相關(guān)公司推出了一些比較有效的檢測方法。白中浩[2]選取駕駛員的2個面部特征（眼睛和嘴巴）對駕駛員狀態(tài)進(jìn)行判斷，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。劉剛[3]根據(jù)睜眼、閉眼LBP矩陣匹配數(shù)值關(guān)系判斷眼睛睜閉狀態(tài)，檢測速度快，并在嵌入式設(shè)備上取得良好效果。在本文通過對眼睛狀態(tài)幾何特征進(jìn)行分析，從而能簡單快速的對判斷眼睛狀態(tài)進(jìn)行判斷并進(jìn)行跟蹤。

2 人臉定位和眼睛定位算法

在對眼睛定位之前先定位人臉可以減少眼睛定位所需要的搜索空間，提高檢測速度，同時排除背景因素的干擾，提高眼睛定位的魯棒性。Paul Viola和Michael Jones[4]提出基于Haar特征的Cascade級聯(lián)分類器的人臉檢測方法，讓人臉檢測技術(shù)真正走向了實(shí)用。該方法檢測速度快、魯棒性高，正面人臉的檢測準(zhǔn)確率能達(dá)到95%左右。該方法主要包含三大部分：（1）用Haar特征來表征人臉，利用積分圖實(shí)現(xiàn)對Haar特征的快速計算；（2）利用Adaboost算法訓(xùn)練得到大量弱分類器，再將弱分類器加權(quán)疊加構(gòu)造出強(qiáng)分類器；（3）將訓(xùn)練得到的強(qiáng)分類器串聯(lián)形成一個級聯(lián)分類器，這種級聯(lián)結(jié)構(gòu)能夠有效地提高人臉分類器的檢測速度。該方法不僅適用于人臉檢測，也適用于其他物體檢測，經(jīng)過眼睛樣本訓(xùn)練后的眼睛定位分類器也可以實(shí)現(xiàn)快速眼睛檢測。

3 圖像自適應(yīng)分割

在得到眼睛區(qū)域的圖像后，我們需要過濾掉非眼睛像素獲得二值圖像，由于不同光照條件下，人眼區(qū)域的灰度值也會發(fā)生變化，如果把閾值固定在某個值，則不能獲得比較滿意的人眼輪廓。所以我們根據(jù)整個圖像的灰度情況，動態(tài)改變閾值。閾值的選擇是根據(jù)不同光照條件下設(shè)定的。

4 眼睛狀態(tài)檢測

眼睛狀態(tài)識別是駕駛員疲勞檢測中的一種關(guān)鍵技術(shù)。根據(jù)特征提取和分類模型主要分為兩類：一是基于外貌特征的眼睛狀態(tài)判別方法，二是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的眼睛狀態(tài)判別方法。我們主要關(guān)注的是基于外貌特征的眼睛狀態(tài)判別方法。首先人眼睜閉時眼睛灰度存在一定的分布特征，利用這種特征可以確定大部分眼睛的睜閉狀態(tài)。當(dāng)眼睛灰度分布特征，不能進(jìn)行判斷時，我們可以利用眼睛形狀的類橢圓性質(zhì)進(jìn)行判斷。

（1）眼睛灰度分布特征。從圖1(a)中可以看到睜眼時人眼輪廓和虹膜比其他區(qū)域的顏色要深，在二值圖像中尤其明顯。在閉眼時眼瞼成下凹形曲線，且顏色更深如圖1(c)所示。在二值圖中找到眼睛的兩個內(nèi)角點(diǎn)并用直線連接的時候，當(dāng)睜眼時(如圖1(b))，在紅線上方的黑色的像素數(shù)比紅線下方的要多。當(dāng)閉眼時(如圖1(d)), 在紅線下方的黑色像素比紅線上方的要多。因此，我們可以通過求出眼睛的內(nèi)角度即最左端點(diǎn)Lp(x1,y1) 和最右端點(diǎn)Rp(x2,y2)，并以這兩點(diǎn)建立直線方程L如下：

分別統(tǒng)計二值圖像中，在直線L上方黑色像素的個數(shù)Nup,在直線L下方黑色像素的個數(shù)Ndown。如果Nup-Ndown≥T1（T1為閾值）則判定眼睛狀態(tài)為睜開, 否則判定眼睛狀態(tài)為閉合。

（2）眼睛形狀的類橢圓性。當(dāng)遇到如圖2所示的情形時，因?yàn)檠劬Φ幕叶确植急容^均勻，很難用特性1判斷眼睛的睜閉狀態(tài)。一般通過計算上眼瞼和下眼瞼的距離來進(jìn)行判斷，但由于下眼瞼的灰度跟它周圍像素的灰度比較接近，所以很難準(zhǔn)確的進(jìn)行判斷。我們眼睛睜開時，我們發(fā)現(xiàn)眼睛睜開時的形狀類似橢圓。當(dāng)眼睛睜地越大，橢圓的離心離越小，此時表明人更有活力。當(dāng)眼睛半睜時，橢圓的離心率越大，橢圓看上去更扁。我們用橢圓擬合眼睛的形狀，進(jìn)而通過其離心率來判斷眼睛的狀態(tài)。Jun-bin Guo[5]把眼睛的睜開程度定義為Copen=1/E（E表示橢圓的離心率） ,則Copen≤1，當(dāng)Copen值越小，說明眼睛睜地越小，當(dāng)Copen小于某個閾值時判定為閉眼狀態(tài)。

5 結(jié)束語

本文通過利用眼睛睜閉時的幾何特征判斷眼睛的狀態(tài)，具有簡單快速的特點(diǎn)。并以此建立了一個利用harr分類器確定人臉和眼睛區(qū)域，再利用眼睛睜閉時的幾何特征對眼睛狀態(tài)進(jìn)行跟蹤的系統(tǒng)。通過模擬實(shí)驗(yàn)對該系統(tǒng)進(jìn)行了測試，準(zhǔn)確率高，實(shí)時性好。對于在真實(shí)環(huán)境中，該系統(tǒng)的魯棒性還需進(jìn)一步認(rèn)證。

參考文獻(xiàn)：

[1]白中浩,焦英豪,白芳華.基于主動形狀模型及模糊推理的駕駛疲勞檢測[J].儀器儀表學(xué)報,2015(04).

[2]劉剛.基于眼睛狀態(tài)判斷的疲勞檢測[D].大連:大連理工大學(xué),2013.

[3]Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, computer vision and pattern recognition,2001

作者簡介：常旺（1988-），男，湖南岳陽人，碩士研究生，研究方向：計算機(jī)視覺。

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.02.210