基于模型的驾驶员眼睛状态识别.pdfVIP

学兔兔 第37卷 第 1期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1．37No．1 2016年 1月 ChineseJournalofScientificInstrument Jan．2016 基于模型的驾驶员眼睛状态识别 李 锐，蔡 兵，刘 琳，汪 鑫 (重庆邮电大学汽车电子与嵌入式系统研究中心 重庆 400065) 摘 要：采用机器视觉来检测驾驶员眼睛状态对判别驾驶员疲劳具有重要意义 ，现有机器视觉采集系统中眼睛状态识别常用 虹膜特征来衡量 ，针对虹膜信息缺失或者改变都会导致眼睛状态误检且准确性和实时性不能兼顾的问题，在分析机器视觉系统 和人眼状态的基础上，以兼顾识别算法的实时性和准确性为 目标，利用机器视觉系统成像带来的更好区分眼睛状态的非虹膜特 征，提出了基于融合模型的改进型人眼状态识别方法，进一步搭建了嵌人式平台并进行了算法识别的对比实验。结果表明非虹 膜特征的融合检测算法提高了人眼的睁闭眼识别的区分度，与模板匹配法相比，眼睛状态识别的准确性提高 15％，耗时也减少 了约 1／3。 关键词：驾驶员；机器视觉 ；眼睛状态；融合模型；嵌入式平台 中图分类号：TP391．41 TH166 文献标识码 ：A 国家标准学科分类代码：510．40 Driver’Seyestaterecognitionbasedonmodel LiRui，CaiBing，LiuLin，WangXin (AutomotiveElectronicsandEmbeddedSystemResearchCenter，Chongqing e ofPosts andTelecommunications，Chongqing400065，China) Abstract：Itisverysignificanttousemachinevisiontodetectthedrivergeyestatenadjudgethedrivergfatigue．Inexistingmachinevi- sionacquisitionsystem．theeyestaterecognitionisoftendetected1tl1htecharacteristicsofhteiris．Aimingathteproblemsthathtemiss— ingorchnagingoftheirisinformationwillleadtothefalsedetectionof theeyestate，nadtheaccuracyandrealtimecapabilitycannotbe takenintoaccountatthesanletime，basedonnaalyzingthemachinevisionsystem nadhumaneyestate，consideringbothof theaccuracy nadrealtimecapabilityoftherecognitionalgorithm，themachinevisionsystem imagingisusedtobetterdistinguishthenon—irisfeatureof theeyestate，na improvedhumaneyestaterecognitionmethodisproposedbasedonafusionmode1．Furthemr ore，anembeddedplaftomr Was buih，nadthealgorithm identificationcomparisonexperimentwasconducted．Theresultsshowthatthefusiondete