人眼識別外文翻譯譯文

1、譯文： 惺忪眼睛識別之睡意檢測 林信鋒，林家仁，姚志 國立東華大學(xué)，臺灣花蓮摘要：隨著科學(xué)技術(shù)和汽車工業(yè)的進(jìn)步，道路上有了越來越多的車輛。其結(jié)果是，繁忙的交通經(jīng)常導(dǎo)致越來越多的交通事故。普通交通事故，司機(jī)注意力不集中通常是一個主要原因。若要避免這種情況，本文提出了惺忪的眼識別系統(tǒng)的嗜睡檢測。首先，級聯(lián)Adaboost算法與Haar特征分類器來找出人臉。第二，眼睛區(qū)域位于主動形狀模型（ASM）搜索算法。然后采用二進(jìn)制的模式和邊緣檢測的眼睛特征提取和確定眼睛的狀態(tài)。實驗結(jié)果表明即使沒有系統(tǒng)訓(xùn)練階段也能與其他方法的性能比較。關(guān)鍵詞：人臉檢測；人眼識別；睡意。一、引言在過去的幾十年中，隨著車輛技術(shù)的發(fā)

2、展交通事故發(fā)生率越來越高。駕駛員疲勞駕駛被認(rèn)為是一個重要因素。許多研究顯示長時間駕駛的危險是相當(dāng)于醉酒駕駛。因此，駕駛員疲勞駕駛已成為一個普遍的問題。其結(jié)果是，大量的研究一直致力于檢測系統(tǒng)的不安全駕駛。安全駕駛系統(tǒng)可以概括為兩大類。一種是車輛的以車為本的 1 2 方法，其中著重論述，如車輛的道路上，位置狀態(tài)變化的速度，等等。另一類是以人為本的方法，側(cè)重于驅(qū)動程序的狀態(tài)。此方法分析了驅(qū)動程序的人臉圖像與圖像處理和模式識別，如眨眼頻率和眼睛關(guān)閉 3 的時間。提出的方法基于這一類別。林 et al.4 評估幾個功能集和分類對于親密關(guān)系的人眼檢測。他們采用灰度值，Gabor 小波、 局部二進(jìn)制模式 （

3、LBP） 及直方圖的面向梯度 （HOG） 來表示功能集，并與三種類型的分類器 （即，鄰近取樣 （NN），支持向量機(jī) （SVM） 和 Adaboost算法） 比較。實驗結(jié)果表明，各種特征描述符的結(jié)合大大提高了精度。吳吳 et al.5 提出了一種識別眼睛的狀態(tài)方法。他們用 haar 特征和 Adaboost 分類器 6 來找出人臉區(qū)域。LBP 被考慮作為圖像的特征和特點(diǎn)采用支持向量機(jī)訓(xùn)練。然后利用支持向量機(jī)識別眼睛的狀態(tài)。他們證明了該方法能有效地檢測司機(jī)睡意，通過計算 PERCOLS （眼閉百分比）。在本文中，我們提出惺忪的眼識別系統(tǒng)訓(xùn)練階段無睡意檢測。一個級聯(lián)的 Adaboost 分類器 ha

4、ar 特征 7 與主動形狀模型 （ASM） 8 用于找出人臉定位和眼區(qū)。然后采用二進(jìn)制的模式和邊緣檢測的眼睛特征提取和確定眼睛的狀態(tài)。實驗結(jié)果與其它的方法，有訓(xùn)練階段將演示的性能比較。本文的結(jié)構(gòu)如下。第 2 節(jié)中，描述了擬議的方法。節(jié) 3 演示實驗結(jié)果。最后，第 4 節(jié)中得出結(jié)論。二.擬議的方法提出的方法具有四個主要步驟： 1） 圖像預(yù)處理 ；2） 人臉檢測 ；3） 眼睛檢測 ；4） 的眼睛的狀態(tài)識別。圖 1 說明了駕駛員瞌睡偵測系統(tǒng)的流程圖。在下面的小節(jié)提出了所提出方法的細(xì)節(jié)。圖一：該算法的流程圖。A. 圖像預(yù)處理亮度變化會影響系統(tǒng)的精確率。因此，提出的方法都最初適用光補(bǔ)償?shù)闹狈綀D均衡化 9

5、。在此步驟中，圖 2 中所示我們分為紅色、 綠色和藍(lán)色分量的彩色圖像，分別適用于每個組件的直方圖均衡化。然后得到補(bǔ)償?shù)膱D像。光的補(bǔ)償，我們降低了補(bǔ)償圖像的分辨率，以提高系統(tǒng)的效率。圖二：光補(bǔ)償?shù)闹狈綀D均衡方案B.人臉檢測級聯(lián)的 Adaboost 分類器 haar 特征 10 利用，找出人臉區(qū)域。第一，補(bǔ)償?shù)膱D像分割成矩形區(qū)域，在任何位置和原始圖像中的刻度數(shù)。由于人臉面部特征的差異，haar 特征是有效的實時人臉檢測。這些可以根據(jù)不同的矩形區(qū)域內(nèi)的像素值的總和計算。如圖 3 所示，可以由不同組成的黑色區(qū)域和白色區(qū)域表示功能。級聯(lián)的 Adaboost 分類器是一個強(qiáng)分類器相結(jié)合的幾個弱分類器。每個

6、弱分類器的 Adaboost 算法訓(xùn)練。如果候選人樣品通過級聯(lián)的 Adaboost 分類器，可以發(fā)現(xiàn)人臉區(qū)域。幾乎所有的臉樣本可以通過和非人臉樣本會被拒絕。圖 4 顯示的人臉檢測與級聯(lián)的 Adaboost 分類器。abc圖 3:Haar 特征： (a) 邊緣特性線 (b) (c) 中心-包圍功能圖 4:與級聯(lián)的 Adaboost 分類器的人臉檢測C.眼檢測主動形狀模型 （ASM） 8 是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型的人臉特征提取算法。它的目的是以匹配新的圖像模型。在擬議的方法中，ASM 被訓(xùn)練從面部的輪廓與一組手動標(biāo)記的點(diǎn)。然后算法選擇主要變化訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的主成分分析 （PCA） 方法。建立 ASM 后

7、, 眼睛定位得到如圖 5 所示。圖 5:檢測結(jié)果的人臉區(qū)域和眼睛的位置D.表彰的眼睛的狀態(tài)眼睛的特征提取識別眼睛的狀態(tài)。一般情況下，左眼狀態(tài)等于權(quán)利一在同一時間。因此，我們只考慮在一個框架中的一只眼睛狀態(tài)。這種考慮也是有益于降低了計算復(fù)雜度。在此步驟中，通過了兩項計劃： （1） 二元模式和 (2) Canny 邊緣檢測 11。眼圖像轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制模式基于閾值 t。( 1 )（1） n 是像素在眼部和 x 我的號碼是該位置的像素值在該地區(qū)。眼部有 n 像素為單位）。如果 P 的像素值大于閾值 T，P 將設(shè)置為白色，1。否則 P 將被設(shè)置為 0。它的定義 （2） 所示。( 2 )圖 6 顯示了一些二

8、進(jìn)制模式的睜眼和閉的眼。完成的眼圖像轉(zhuǎn)換后，眼瞼的高度被用于確定眼睛的狀態(tài)。圖 6。二進(jìn)制模式： （a)-(b)開眼和 （c)-(d) 閉眼Canny 邊緣檢測算法很出名的是它能夠生成連續(xù)的邊緣。首先，圖像平滑的高斯卷積。(3)(4)在那里是尺度參數(shù)。然后，通過差分濾波計算出的大小和方向的邊緣。通過多尺度邊緣信息獲得最終的邊緣圖像。最后，邊緣點(diǎn)的號被總結(jié)識別眼睛的狀態(tài)。三.實驗結(jié)果在實驗中， 眨眼個人主頁數(shù)據(jù)庫 12 采用績效進(jìn)行評價。它包含 80 20 個人的 AVI 格式的視頻剪輯。有四種類型的剪輯： 1） 正面視圖不戴眼鏡，2） 正面視圖和薄的金邊眼鏡，3） 正面視圖和黑框眼鏡，4） 向

9、上視圖不戴眼鏡。每個個體以正常的速度閃爍，一個視頻剪輯的不同 1 至 6 倍。一些框架如圖 7 所示。圖 7：四種類型的個人主頁眨眼數(shù)據(jù)庫我們可以適用 SPSS 繪制 ROC （接收機(jī)經(jīng)營特點(diǎn)） 曲線，實驗的圖 8 所示。然后計算 AUC （曲線下面積） 值，97.4%。閉著眼睛，睜開眼睛的識別率列在表一、 表二所顯示的識別率和 AUC 相比 4。它被指出我們的結(jié)果優(yōu)于某些現(xiàn)有的方法進(jìn)行訓(xùn)練階段。此外，我們的方法的性能比較被獲得未經(jīng)訓(xùn)練階段。圖8：roc曲線表一：準(zhǔn)確率和LBP及支持向量機(jī)的比較表二：與【4】的性能比較四、 結(jié)論本文介紹了惺忪的眼識別嗜睡檢測未經(jīng)訓(xùn)練階段。開始的時候，用 haa

10、r 特征 Adaboost 分類器是應(yīng)用，找出人臉區(qū)域。然后眼睛區(qū)域位于 ASM。最后，采用二進(jìn)制的模式和邊緣檢測識別眼睛的狀態(tài)。實驗結(jié)果證明該方法可以準(zhǔn)確地檢測困倦的眼睛。此外，性能比較表明無訓(xùn)練階段的識別系統(tǒng)是有用的駕駛員睡意檢測。確認(rèn)本文的研究是通過利用 眨眼個人主頁數(shù)據(jù)庫 12 完成的。我們深深地感謝團(tuán)隊提供完整的數(shù)據(jù)庫。引用1 I Isabelle Tang and Toby P.Breckon., “Automatic Road Environment Classification,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation

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