论文研究-一种快速差别矩阵属性约简算法.pdf

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基于计算机视觉处理的方式大多都是通过分析眼睛的状态来判断驾驶员的疲劳状态,其中,眼睛的精确定位和眼睛状态的准确分析是关键环节。提出一种有效的眼睛精确定位和眼睛状态分析方法,通过在自然环境下先检测出人脸,然后进行眼睛的精准定位和眼睛状态分析。首先,使用等亮度线方法进行眼睛区域精确定位和图像预处理,然后使用数学形态学方法分析眼睛的状态。实验结果表明,该方法能很好地反应出眼睛的变化状态,有较高的准确性,能满足疲劳检测的应用要求。
谭台哲,李顶伧,刘富春:一种眼睛定位和状态分析方法 2010,46(20) 183 积,以此判断眼睛的状态 F冒 (a)原图(b)灰度化(c)二值化(d)眼睛状态(e)效果图 图5眼睛状态分析 (a)没戴眼镜 (b)戴眼镜 )戴眼镜 图8部分代表性图像的实验结果 2实验结果与分析 3结果与讨论 21典型实验 提出了一种有效的眼睛状态分析方法。在自然环境下, 根据上述的方法对两种不同环境下取得的图像进行了实首先使用 adaboost算法先检测出人脸然后利用等亮度线的 验,并都取得了很好的实验结果典型的实验结果如图5~图7方法进行眼晴精准定位和图像预处理,最后用数学形态学方 所示。其中图5和图6的图像来自普通冈络摄像机,图7图像法分析眼睛的状态。在眼睛张开幅度很小的情况下,霍夫圆 来自 Zafer savas中的 TrackEye软件里的眼睛模板厍ε在这检测法定位眼睛会失效",而本文提出的算法能很好地检测出 两种不同环境下取得的图像都能很好地区分岀眼睛的状态,此情况下的眼睛状态。本文的算法在各种实验环境下进行了 在对 TrackEyc软件里的16幅眼睛模板图像处理完后,均能很多次实验,实验结果证明该方法可以达到较高的眼睛状态识 好地把眼球虹膜区内的区域分出来,如7所示,在这里选取别准确率,基本满是司机驾驶这样相对静止状态下的疲劳检 了3幅处理后的图例。 测的应用要求 关丁判断眼睛张开程度处于何种状态,则根据眼睛张开 程度的面积占整个归一化图像的面积比来确定的,如半开 原图(6)灰度化三值化)眼状态全开等情况。本文使用到的方法受到人脸检测准确性的限 图6眼晴状态分析 制,若人脸检测有误则严重影响到眼睛状态的判断,因此本算 法还有待进·步完善。 参考文献: []吴冰,陈步威,李富贵,等基于 Hough变换的人眼检测方法研究[ 河南理工大学学报:自然科学版,2008,27(5):556-559 ]李英,赖剑煌,阮邦志眼睛状态检测的组合方法门.中囯图象图形 图7眼睛状态分析 学报,2003,8A(10):1140-1145 22实测实验 [3 Viola P, Jones M J Robust real-time face detection[].IJCV, 2004 为了检验算法的有效性,从室内和室外采集了多幅连续 57(2):137-15 的图像进行实验眼睛都是从完全张开到缓慢闭合的过程,(40mnc中文网站特征检测专题EBOL(2009)hp:/w opencv. org. cn 后再从闭合到完全张开的过程。采集的对象分为戴近视眼镜s1 Snyder WE机器视觉教程林学间,译北京:机械工业出版 和没戴眼镜的两类。然后每种类型选出100张不同状态图像 社,2005:38-39 共400张图像。 [6 Lichtenauer J, Hendriks E, Reinders m Isophote properties as fea 对上述提出的两种算法(眼睛精准定位和眼睛状态分析) tures for object detection[]. CVPR, 2005, 2: 649-654 进行了综合性的实验。在不同状态的400张图像里,正面不戴 [7 Maintx J, van den Elsen P, Viergever M Evaluation of ridge seek 眼镜的200张图像的眼睛定位全能精确定位,眼睛的状态也能 ing operations for multimodality mediacal image matching[J] IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelli 正确区分。在戴眼镜的情况下,在眼睛张开的情况下都能准 gence,1996,18(4) 确地对眼睛定位,当眼睛合上时,却会出现定位错误的情况。(s] alent R, Gevers T Accurate eye center location and tracking 在此次实验中,400张图像中共有6幅图像对眼睛定位失败,准 using isophote curvature[C]//EEE CoInputer Conference on CoIn- 确率达到98.5%。 puter Vision and Pattern Recognition, CVPR2008. Alaska, USA 提取典型状态下人脸左眼所作的实验结果如图8(a)~ 2008. (c)中右边部分所示,每幅图中眼睛从上到下分别是原始图 [9] Kocndcrink J, van Doom A J Surfacc shape and curvature scalcs[J] Image Vision Computer, 1992: 557-565 等亮度线处理后的结果图和最后用数学形态学分析眼睛状态10于兴玲,王民,张立材驾驶员眼睛疲劳状态检测技术研究传 的结果图。 感器与微系统,2007,26(7):16-17

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