疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究

1、謝己衛(wèi)工誓女孽碩士學(xué)位論文論文題目：基王塑夔的駕壁雖瘞瑩駕壁塞盟鑒型丕統(tǒng)的亟過(guò)麴班窒作者姓名型羞指導(dǎo)教師墊塑盤(pán)絲撞學(xué)科專(zhuān)業(yè)蕉型墨逢墨絲劍三堡所在學(xué)院籃！塾墨壁堂瞳提交日期窆生§旦旦浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究摘要目前，隨著我國(guó)人民生活水平的不斷提高，汽車(chē)已經(jīng)走進(jìn)了千家萬(wàn)戶(hù)，成為人們?nèi)粘３鲂械囊环N重要的交通工具。然而，我國(guó)的交通事故也隨之增多，成為威脅人民生命安全和社會(huì)治安穩(wěn)定的一個(gè)不容忽視的社會(huì)問(wèn)題。疲勞駕駛，作為導(dǎo)致交通事故頻頻發(fā)生的一個(gè)重要原因，在我國(guó)的研究還處于起步階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于西方各國(guó)，而目前國(guó)內(nèi)對(duì)基于視頻的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制

2、與開(kāi)發(fā)仍處于初始階段，因此，關(guān)于疲勞駕駛方面的課題研究具有極大的科研價(jià)值與意義。本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于疲勞駕駛監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，歸納和總結(jié)了目前常用的幾種疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法，提出了一種基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)視頻監(jiān)測(cè)駕駛員眼部特征的變化來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)，是一種比較切實(shí)可行的方案?；谝曨l的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要包括圖像采集模塊、圖像處理模塊和分類(lèi)器三部分，本課題研究和設(shè)計(jì)的重點(diǎn)是系統(tǒng)中的圖像處理模塊和分類(lèi)器。圖像處理模塊主要采用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法對(duì)用圖像采集模塊獲取的司機(jī)臉部視頻圖像進(jìn)行處理，并且基于變換提取出

3、個(gè)多尺度、多方向的特征和另外兩個(gè)眼睛特征參數(shù)，然后，將這個(gè)與疲勞駕駛相關(guān)的特征送入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別，判斷出駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)并及時(shí)地予以報(bào)警，從而能有效地預(yù)防交通事故的發(fā)生。本文所做的工作主要有以下幾方面：對(duì)目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于疲勞駕駛的監(jiān)測(cè)方法和主要裝置進(jìn)行詳細(xì)的綜述，在深入分析了國(guó)內(nèi)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方面的研究現(xiàn)狀和存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上，提出了一種通過(guò)用紅外攝像機(jī)的“亮瞳效應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員眼部特征來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員是否疲勞的實(shí)際有效的方案，并設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的硬件和軟件的總體框架。研究和設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中的圖像處理模塊。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求，提出了基于卷積核模板匹配的眼睛定位和跟蹤算法，并且基于“亮瞳效應(yīng)”設(shè)計(jì)

4、和制作了眼睛模板，通過(guò)浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文對(duì)眼睛定位和跟蹤算法的深入研究，用凇進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。對(duì)于圖像處理模塊中的特征提取單元，通過(guò)深入分析和研究紋理特征、多尺度變換等圖像處理技術(shù)，提出了基于變換的特征提取方法。將檢測(cè)到的眼睛區(qū)域的內(nèi)眼角、外眼角和內(nèi)外眼角的中心點(diǎn)三個(gè)點(diǎn)分別進(jìn)行變換，對(duì)每一個(gè)點(diǎn)，取刀、，：、要、孚、孚、孥、莩，計(jì)算其特征，共可得到個(gè)特征值。同時(shí)，結(jié)合眼睛閉合時(shí)間和前次眨眼的平均時(shí)間兩個(gè)特征，作為圖像處理模塊輸出的特征向量。研究和設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中分類(lèi)器，通過(guò)對(duì)分類(lèi)器相關(guān)的理論基礎(chǔ)和基本概念進(jìn)行詳細(xì)的介紹和概述，提出了系統(tǒng)中分類(lèi)器的設(shè)計(jì)方法，并且在平臺(tái)上用一工具箱等對(duì)幾組視頻片段

5、進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，取得了預(yù)期的效果。本文的研究工作只是采用眼睛特征作為評(píng)價(jià)駕駛員是否疲勞的特征參數(shù)，在今后的研究中還可以結(jié)合生理信號(hào)、車(chē)輛參數(shù)等多種指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。也可以在嵌入式系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，做成產(chǎn)品，并擴(kuò)大應(yīng)用的領(lǐng)域。關(guān)鍵詞：疲勞駕駛，卷積核模板匹配，眼睛定位與跟蹤，變換，支持向量機(jī)（），核函數(shù)浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文耵垤，毛，倘硒，弱，塒，：浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文，盯，（，￥，硫秈仃陸，址，叫、，號(hào)、等、詈、竺、詈，舔，誦，：，（），浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的研究成果。除文中已經(jīng)加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論

6、文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不含為獲得浙江工業(yè)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位證書(shū)而使用過(guò)的材料。對(duì)本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人承擔(dān)本聲明的法律責(zé)任。作者簽名：日期：護(hù)年廠月哆學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)浙江工業(yè)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于、保密口，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。、不保密甌（請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)

7、打“”）作者簽名導(dǎo)師簽名月夠月日浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文第章緒論選題背景和研究目的近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和人民生活水平的日益提高，我國(guó)的汽車(chē)數(shù)量正逐年增多。汽車(chē)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪械囊环N重要的交通工具。汽車(chē)的普及，一方面極大地方便人們的出行，提高了人們的生活質(zhì)量；另一方面，也產(chǎn)生了環(huán)境污染、道路擁擠、交通事故增多等諸多問(wèn)題。據(jù)有關(guān)部門(mén)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)目前擁有全世界的汽車(chē)，而引發(fā)的交通事故卻占了全球的左右，每年在交通事故中喪生的人數(shù)超過(guò)萬(wàn)人?？梢?jiàn)，交通事故給人民的生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)治安穩(wěn)定造成了極大的威脅，成為我國(guó)一個(gè)不容忽視的社會(huì)問(wèn)題。導(dǎo)致交通事故發(fā)生的原因是多方面的?？陀^原因有車(chē)輛性能存

8、在隱患、道路設(shè)施不合理和維護(hù)不完善等。主觀原因包括駕駛員酒后駕車(chē)、違章超載超速、疲勞駕駛；行人亂闖紅綠燈、亂穿馬路等。年，全國(guó)共查處各類(lèi)交通違法違規(guī)行為約億人次，其中，酒后駕車(chē)萬(wàn)人次，違章超載超速萬(wàn)人次，疲勞駕駛?cè)f人次。據(jù)公安部交通管理局統(tǒng)計(jì)，僅年月至月，全國(guó)共發(fā)生交通事故起，造成人死亡。其中，因疲勞駕駛導(dǎo)致的死亡人數(shù)達(dá)人?？梢?jiàn)，疲勞駕駛的危害極大。疲勞是由于體力或腦力勞動(dòng)使人產(chǎn)生的生理機(jī)能和心理機(jī)能失調(diào)的現(xiàn)象，疲勞駕駛指司機(jī)在疲勞狀態(tài)下駕駛機(jī)動(dòng)車(chē)輛的行為，主要表現(xiàn)為：哈欠連天、頻頻點(diǎn)頭、眼瞼下垂甚至閉合、老打瞌睡、注意力無(wú)法集中、思維能力和判斷力下降、動(dòng)作遲緩、反應(yīng)遲鈍、駕駛車(chē)輛左搖右擺、失

9、去方向、車(chē)速隨意變換等【】【】。由于疲勞會(huì)極大地影響人的判斷力和行為能力，因此，處于疲勞狀態(tài)的司機(jī)往往難以集中注意力、反應(yīng)遲緩，在駕駛過(guò)程中經(jīng)常打瞌睡、甚至睡著了，從而無(wú)法正常駕駛，極易發(fā)生撞車(chē)、沖出路面等交通事故。專(zhuān)家表明，司機(jī)過(guò)度疲勞時(shí)發(fā)生事故的可能性是正常駕駛時(shí)的倍。目前，疲勞駕駛已成為導(dǎo)致交通事故發(fā)生的一個(gè)重要原因【。在美國(guó)，每年發(fā)生的萬(wàn)交通事故中，由于疲勞駕駛和因疲勞導(dǎo)致的注意力不集中所致的車(chē)禍超過(guò)萬(wàn)起，損失高達(dá)萬(wàn)美元。在德國(guó)，約有的交通事故是因?yàn)槠隈{駛所造成的。我國(guó)的交通事故中，有的交通事故是由于司機(jī)疲勞駕駛而引發(fā)的。由此可見(jiàn)，研究駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有非常廣闊的應(yīng)用前景

10、，它對(duì)于預(yù)防由于疲勞駕駛所引起的交通事故具有重要的意義，是目前交通事故預(yù)防的一個(gè)熱門(mén)課題。國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)疲勞駕駛的監(jiān)測(cè)方法目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于疲勞駕駛的監(jiān)測(cè)方法和裝置主要分為三類(lèi)【】如表所示：表疲勞駕駛監(jiān)測(cè)的主要方法種類(lèi)主要方法駕駛員的生理信號(hào)腦電信號(hào)、心電信號(hào)、肌電信號(hào)駕駛員的個(gè)體特征瞳孔直徑、眼睛特征、頭部位移車(chē)輛的參數(shù)方向盤(pán)的運(yùn)動(dòng)情況、車(chē)輛的行駛方向第一種是通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員的生理信號(hào)來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)，其中，主要的生理信號(hào)有：腦電信號(hào)、心電信號(hào)、肌電信號(hào)。腦電信號(hào)是人體重要的一種生理信號(hào)，被譽(yù)為監(jiān)測(cè)人體疲勞的“金標(biāo)準(zhǔn)【】。腦電波根據(jù)頻率和振幅的不同可分為波、波、波和波。當(dāng)人處于

11、清醒狀態(tài)時(shí)，腦電波中的波和波占主導(dǎo)地位；當(dāng)人處于疲勞狀態(tài)時(shí)，腦電波中的波和波會(huì)逐漸減弱乃至消失，同時(shí)，波和波出現(xiàn)并隨疲勞程度的增加而不斷增強(qiáng)?？梢?jiàn)，通過(guò)監(jiān)測(cè)腦電波的主導(dǎo)節(jié)律，我們可以客觀準(zhǔn)確地判斷出駕駛員的疲勞程度。心電指標(biāo)也是判斷駕駛疲勞的一種重要的生理指標(biāo)，它包括心率指標(biāo)和心率變異指標(biāo)二種。研究發(fā)現(xiàn)，在心電信號(hào)的七項(xiàng)時(shí)域和頻域指標(biāo)中，有四項(xiàng)指標(biāo)與疲勞程度有明顯的相關(guān)性。心電信號(hào)具有簡(jiǎn)單易行、可隨身攜帶等優(yōu)點(diǎn)，而且隨著檢測(cè)手段和分析技術(shù)的不斷發(fā)展，今后可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)檢測(cè)和實(shí)時(shí)處理【】。另外，通過(guò)監(jiān)測(cè)肌電信號(hào)的幅值與頻率的變化也可以客觀地評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)。在肌電圖中，肌電信號(hào)的幅值大小與疲勞程

12、度成正比，其頻率也隨著機(jī)體疲勞的產(chǎn)生和疲勞程度的加深而逐漸地下降【】。第二種是通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員的個(gè)體特征來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)，其中，個(gè)體特征主要包括：瞳孔直徑、眼睛特征、頭部位移。相關(guān)的監(jiān)測(cè)方法和裝置主要有瞳孔測(cè)量計(jì)、眼動(dòng)信號(hào)和頭部位移傳感器三種。實(shí)驗(yàn)表明，人在清醒時(shí)，瞳孔直徑保持相對(duì)穩(wěn)定，而在瞌睡時(shí)，瞳孔會(huì)縮小。因此，瞳孔直徑的變化可作為判斷駕駛員疲勞駕駛的一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)【。瞳孔測(cè)量計(jì)則通過(guò)測(cè)量瞳孔直徑隨時(shí)間的變化，用得出睜、閉眼的參數(shù)來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛。眼睛特征主要有眨眼頻率、閉眼時(shí)間長(zhǎng)度、眼睛閉合程度等。一般情況下，人們正常眨眼時(shí)的眼睛閉合時(shí)間為秒，當(dāng)眼睛閉合時(shí)間超過(guò)秒時(shí)則很容易發(fā)生

13、交通事故。因此，通過(guò)對(duì)眼睛閉合時(shí)間、眨眼頻率等眼睛特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以判斷駕駛員是否疲勞。眼動(dòng)信號(hào)是的英文縮寫(xiě)，即“眼睛閉合時(shí)間占特定時(shí)間的百分率【】，它是根據(jù)人在疲勞打瞌睡時(shí)眼瞼眨動(dòng)頻繁且眼睛閉合時(shí)間較長(zhǎng)的特點(diǎn)，通過(guò)記錄并分析駕駛員的眨眼頻率和眨眼周期來(lái)判斷其是否疲勞駕駛【】【刀，這種方法已通過(guò)美國(guó)聯(lián)邦公路管理局論證，是一種比較可靠和成熟的測(cè)評(píng)方法。一般，當(dāng)人們打瞌睡時(shí)，其頭部往往會(huì)頻頻點(diǎn)頭，因此，點(diǎn)頭的動(dòng)作與打瞌睡也有極大的相關(guān)性【】。頭部位移傳感器則是根據(jù)人在打瞌睡時(shí)會(huì)頻頻點(diǎn)頭的特點(diǎn)，利用頭部的位移變化情況來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛¨。第三種是通過(guò)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員疲勞狀態(tài)

14、，主要的車(chē)輛參數(shù)有：方向盤(pán)運(yùn)動(dòng)情況、車(chē)輛行駛方向等。由于當(dāng)駕駛員感到疲勞時(shí)，其反應(yīng)變慢，操作方向盤(pán)的動(dòng)作也會(huì)減緩，與正常駕駛有很大的區(qū)別，因此方向盤(pán)是否正常運(yùn)動(dòng)可作為評(píng)價(jià)駕駛員疲勞駕駛的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。疲勞時(shí)，駕駛員由于注意力分散、反應(yīng)遲鈍，車(chē)輛極易偏離車(chē)道，失去方向。可見(jiàn)，通過(guò)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的行駛方向亦可判斷出駕駛員是否疲勞駕駛。國(guó)外的研究進(jìn)展國(guó)外關(guān)于疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究有很糾】，下表卜列舉了一些比較有代表性的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)裝置【。其中，美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)的駕駛員眼睛追蹤和定位系統(tǒng)通過(guò)在車(chē)內(nèi)安裝的紅外線攝像頭實(shí)時(shí)采集的駕駛員臉部圖像，然后將圖像經(jīng)濾波等圖像處理后，用灰度模板匹配法搜索、定位眼睛區(qū)域并確定眼

15、睛的睜合狀態(tài)，最后根據(jù)眼睛的睜合狀態(tài)來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛【。公司研制開(kāi)發(fā)的頭部位置傳感器根據(jù)人在打瞌睡時(shí)會(huì)頻頻點(diǎn)頭的特點(diǎn)，通過(guò)測(cè)量駕駛員頭部位置的變化來(lái)判斷駕駛員是否在打瞌睡。該裝置主要通過(guò)設(shè)計(jì)、安裝在駕駛員座位上方的一個(gè)電容傳感器陣列來(lái)精確地定位出駕駛員的頭部位置，然后，通過(guò)對(duì)頭部位置的實(shí)時(shí)跟蹤，根據(jù)頭部位置的變化情況來(lái)判斷駕駛員是否疲勞打瞌浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文睡。表國(guó)外的一些疲勞駕駛監(jiān)測(cè)裝置國(guó)家研究機(jī)構(gòu)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)裝置明尼蘇達(dá)大學(xué)駕駛員眼睛跟蹤和定位系統(tǒng)公司頭部位置傳感器美國(guó)公司方向盤(pán)監(jiān)視裝置研究實(shí)驗(yàn)室型路面警告系統(tǒng)瑞典沃爾沃汽車(chē)公司駕駛員警示系統(tǒng)澳大利亞公司疲勞駕駛警報(bào)系統(tǒng)希臘科

16、技研究和發(fā)展中心疲勞駕駛警示系統(tǒng)公司開(kāi)發(fā)的方向盤(pán)監(jiān)視裝置則是通過(guò)監(jiān)測(cè)方向盤(pán)是否非正常運(yùn)動(dòng)來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛【。（）是一種能夠監(jiān)測(cè)方向盤(pán)非正常運(yùn)動(dòng)的傳感器裝置，當(dāng)方向盤(pán)作非正常運(yùn)動(dòng)（如：一直左轉(zhuǎn)，或一直右轉(zhuǎn)）超過(guò)秒時(shí)，就會(huì)發(fā)出警報(bào)，提醒駕駛員。研究實(shí)驗(yàn)室研制的型路面警告系統(tǒng)是一種設(shè)置在公路上用計(jì)算機(jī)控制的紅外線監(jiān)測(cè)裝置，它通過(guò)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的行駛方向是否正常來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛。當(dāng)車(chē)輛偏離道路中線太遠(yuǎn)、將要沖出路面時(shí)，該裝置會(huì)向駕駛員發(fā)出警告【。瑞典沃爾沃汽車(chē)公司最近推出的“駕駛員警示系統(tǒng)”通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的行駛過(guò)程，記錄并分析司機(jī)的駕駛行為，判斷車(chē)輛是否處于有效控制狀態(tài)，從而能夠主動(dòng)地預(yù)防

17、安全事故的發(fā)生。一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)車(chē)輛處于失效控制狀態(tài)時(shí)，就及時(shí)地予以警示習(xí)。澳大利亞公司的疲勞駕駛警報(bào)系統(tǒng)是通過(guò)檢測(cè)司機(jī)的眼皮來(lái)判斷他是否處于疲勞狀態(tài)。希臘科技研究和發(fā)展中心的研究人員目前正研制一種疲勞駕駛警示系統(tǒng)，該裝置通過(guò)在車(chē)內(nèi)安裝微型攝像頭來(lái)計(jì)算司機(jī)眨眼的次數(shù)，通過(guò)在方向盤(pán)、座位和車(chē)頂部安裝的感應(yīng)器來(lái)檢測(cè)司機(jī)手上的壓力、汽車(chē)的行駛路線及與周?chē)?chē)輛的距離，并且將這些參數(shù)相融合，綜合地評(píng)價(jià)司機(jī)是否疲勞駕駛。國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)在這方面的研究才剛剛開(kāi)始，尚處于理論研究的階段，已開(kāi)發(fā)的相關(guān)產(chǎn)品極少。首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院的韓相軍、關(guān)永等人提出了種采用累積差分幀和變換等實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)和

18、跟蹤眼睛的方法，這種方法通過(guò)分析眼睛的狀態(tài)和提取眼睛的特征參數(shù)，在一定時(shí)間內(nèi)連續(xù)統(tǒng)計(jì)眼睛閉合時(shí)間，從而計(jì)算出值，判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。他們通過(guò)將這種眼睛檢測(cè)和跟蹤算法在專(zhuān)用的上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了一種用于監(jiān)測(cè)疲勞駕駛的嵌入式系統(tǒng)。文獻(xiàn)【】提出了一種利用圖像差分和進(jìn)行駕駛員疲勞識(shí)別的方法。這種方法通過(guò)采用灰度直方圖、直方圖均衡化等圖像分析手段來(lái)定位和識(shí)別駕駛員眼睛是處于睜開(kāi)還是閉合的狀態(tài)。最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)眼睛閉合時(shí)間判斷駕駛員的疲勞程度。文獻(xiàn)【】提出來(lái)的方法則是先對(duì)原始圖像進(jìn)行圖像灰度化、幾何校正、光照強(qiáng)度校正、去噪聲和邊緣檢測(cè)等圖像預(yù)處理，利用基于膚色模型的人臉檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定人臉的位置。然后用微

19、積分聯(lián)合投影算法分別定位出左右眼睛，通過(guò)邊緣檢測(cè)雙眼二值圖像的平均高度來(lái)判斷眼睛的開(kāi)合程度，最后，也采用方法判斷出駕駛員的疲勞狀態(tài)。年月深圳億龍科技有限公司研制開(kāi)發(fā)的手表式汽車(chē)駕駛疲勞預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)監(jiān)測(cè)人體的生物信息（如：紅外光譜、心路脈搏、生物電等）來(lái)判斷人的精神狀態(tài)，當(dāng)使用者進(jìn)入疲勞狀態(tài)時(shí)該系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警告。北京第九趨勢(shì)科技發(fā)展有限公司推出的疲勞預(yù)警系統(tǒng)系列產(chǎn)品包括疲勞智能預(yù)警手表、眼鏡、戒指和方向盤(pán)等，它通過(guò)檢測(cè)皮膚電阻的微小變化或眼皮的活動(dòng)情況來(lái)監(jiān)測(cè)人體的“精神疲勞指數(shù)，從而判斷駕駛員是否疲勞。但是，由于這些產(chǎn)品都是采用基于生物信息的技術(shù)，其可靠性和穩(wěn)定性比較差，存在許多的不足，有待于進(jìn)

20、一步的研究和完善?？梢?jiàn)，基于視頻的疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)具有非常重要的實(shí)用價(jià)值和意義。本文主要的研究工作和各章節(jié)的安排本文提出的基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員的個(gè)體特征（主要是眼睛特征）來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)。系統(tǒng)的基本硬件組成包括計(jì)算機(jī)和紅外攝像機(jī)，主要的軟件功能模塊有：圖像采集模塊、圖像處理模塊和分類(lèi)器三部分。由于圖像采集模塊主要是靠硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此，本文研究工作的重點(diǎn)是該系統(tǒng)的圖像處理模塊和分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。論文各章節(jié)的安排如下：第一章緒論本章主要介紹了本課題的選題背景和研究目的，在綜合性地概括目前常用的幾種疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研

21、究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，提出了本課題研究的意義和價(jià)值、以及主要的研究?jī)?nèi)容。第二章系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和圖像采集模塊本章重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和圖像采集模塊兩部分。系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)分為硬件組成和軟件結(jié)構(gòu)兩方面，系統(tǒng)主要的軟件功能模塊有圖像采集模塊、圖像處理模塊和分類(lèi)器。其中，圖像采集模塊是用硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)的，不是課題研究的主要內(nèi)容，因此，在這一章中作介紹。第三章眼睛的定位與跟蹤圖像處理模塊是本課題研究的主要內(nèi)容之一，它主要采用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)眼睛定位和眼睛特征提取的功能。本章內(nèi)容主要包括圖像預(yù)處理、眼睛模板的制作、眼睛定位與跟蹤算法幾部分，重點(diǎn)闡述了基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤

22、算法。第四章特征提取與圖像處理模塊的設(shè)計(jì)本章在前一章節(jié)的基礎(chǔ)上，主要介紹了圖像處理模塊中的特征提取單元與該模塊的整體結(jié)構(gòu)。圖像處理模塊的輸出是一個(gè)包含了個(gè)特征參數(shù)的特征向量，該特征向量主要是由個(gè)眼睛特征值與眼睛閉合時(shí)間、前次眨眼的平均時(shí)間組成。在詳細(xì)闡明了主要基于變換的特征提取之后，本章給出了圖像處理模塊的整體框架及其部分程序。第五章分類(lèi)器的設(shè)計(jì)分類(lèi)器是駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的核心，它通過(guò)對(duì)提取出的眼睛特征進(jìn)行分析，識(shí)別出眼睛的狀態(tài)，并由此來(lái)判斷駕駛員是否疲勞駕駛。本章通過(guò)對(duì)的理論基礎(chǔ)、基本原理、核函數(shù)及其參數(shù)進(jìn)行概括總結(jié)的基礎(chǔ)上，提出了分類(lèi)器設(shè)計(jì)的具體方法。通過(guò)在平臺(tái)上用工具箱進(jìn)行仿真實(shí)

23、驗(yàn)，得出了適用于本系統(tǒng)的較好的核函數(shù)類(lèi)型及其參數(shù)。第六章總結(jié)與展望本章通過(guò)總結(jié)在課題研究過(guò)程取得的一些經(jīng)驗(yàn)和存在的不足之處，提出了本課題將來(lái)研究的一些方向，為今后這方面研究工作的開(kāi)展提供一些參考意見(jiàn)。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文第章系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和圖像采集模塊系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)基于視頻的駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是通過(guò)監(jiān)測(cè)駕駛員的眼睛特征來(lái)評(píng)價(jià)駕駛員的疲勞狀態(tài)。系統(tǒng)的基本硬件組成包括紅外攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)，主要的軟件功能模塊有：圖像采集模塊、圖像處理模塊、分類(lèi)器三部分。硬件組成系統(tǒng)的硬件主要是計(jì)算機(jī)和一個(gè)帶紅外光源的紅外攝像機(jī)。紅外攝像機(jī)又稱(chēng)為紅外夜視攝像機(jī)，這幾年迅速發(fā)展，是目前各種民用行業(yè)中常用的一種

24、監(jiān)控設(shè)備。自年英國(guó)天文科學(xué)家赫謝耳（）發(fā)現(xiàn)了紅外線以來(lái)，美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室在上世紀(jì)年代初發(fā)明了紅外夜視技術(shù)，并將之不斷推廣，應(yīng)用于攝像機(jī)等諸多產(chǎn)品中，產(chǎn)生了紅外攝像機(jī)等新型高科技產(chǎn)品【】。紅外攝像機(jī)是紅外光源產(chǎn)生技術(shù)與視頻捕捉技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，隨著這兩項(xiàng)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，紅外攝像機(jī)正逐漸成熟，在國(guó)防、軍事、商業(yè)、社區(qū)安全等領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，慢慢地走向大眾。眾所周知，光與無(wú)線電波一樣，都是一種電磁波，光波的波長(zhǎng)從幾納米（即，母）到毫米。在光波中，人眼可以看見(jiàn)的只是其中的一部分。這部分可以看見(jiàn)的光波，我們稱(chēng)之為可見(jiàn)光。可見(jiàn)光的波長(zhǎng)范圍是，根據(jù)波長(zhǎng)由長(zhǎng)到短可以分為紅光、橙光、黃光、綠光、青光、藍(lán)

25、光、紫光七種。對(duì)于光波中其它的不可見(jiàn)的部分，我們將波長(zhǎng)比紫光短的稱(chēng)為紫外光，波長(zhǎng)比紅光長(zhǎng)的稱(chēng)為紅外光。紅外光的波長(zhǎng)在之間，位于無(wú)線電波和可見(jiàn)光之間，是人眼不可見(jiàn)的光。紅外攝像機(jī)中的關(guān)鍵技術(shù)紅外夜視技術(shù)，可分為主動(dòng)紅外夜視技術(shù)和被動(dòng)紅外夜視技術(shù)。主動(dòng)紅外夜視技術(shù)是通過(guò)紅外光源來(lái)主動(dòng)照射并利用目標(biāo)反射回的紅外光線進(jìn)行觀察的夜視技術(shù)。被動(dòng)紅外夜視技術(shù)則是借助目標(biāo)自身發(fā)射的紅外輻射來(lái)實(shí)現(xiàn)觀察的紅外技術(shù)，又稱(chēng)為遠(yuǎn)紅外技術(shù)，其穿透能力和抗干擾能力強(qiáng)，常用于軍事、衛(wèi)星等領(lǐng)域。目前，用于監(jiān)控領(lǐng)域的紅外技術(shù)主要采用主動(dòng)紅外技術(shù)，相應(yīng)的紅外攝像機(jī)多采用獨(dú)立的紅外光源發(fā)生器與感紅外攝像機(jī)相結(jié)合的組合方式。而現(xiàn)在大多

26、數(shù)的攝像機(jī)都是采用浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文（是的縮寫(xiě)，即“電荷耦合器件）作為感光組件。是一種半導(dǎo)體成像器件，它本身就可以感應(yīng)到紅外光線，因此，只要在普通攝像機(jī)的前加上紅外濾光鏡便具備了紅外攝像能力。由于疲勞駕駛多發(fā)生在夜間行車(chē)時(shí)，而且基于“亮瞳效應(yīng)一等因素的考慮，因此采用紅外攝像機(jī)作為監(jiān)控設(shè)備。軟件結(jié)構(gòu)系統(tǒng)主要的軟件功能模塊分為圖像采集模塊、圖像處理模塊、分類(lèi)器三部分。其中，圖像采集模塊的功能是用紅外攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集駕駛員的臉部圖像；圖像處理模塊的主要任務(wù)則對(duì)采集到的臉部圖像進(jìn)行眼睛定位與跟蹤，提取出眼睛特征參數(shù)；分類(lèi)器的功能是通過(guò)對(duì)這些眼睛特征參數(shù)進(jìn)行分析，來(lái)判斷駕駛員的精神狀態(tài)。由于圖像采集

27、模塊主要是靠硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此，課題研究的重點(diǎn)是該系統(tǒng)的后面兩部分，即：圖像處理模塊和分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)圖如圖所示。原始陶像廠一一一一一眼睛、圖像采圖像處特征、集模塊，理模塊，分類(lèi)器駕駛員疲勞駕駛實(shí)時(shí)撬測(cè)系統(tǒng)圖系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)圖疲勞清醒首先，駕駛員臉部的原始圖像經(jīng)圖像采集模塊采集后，送入圖像處理模塊進(jìn)行圖像預(yù)處理。然后，圖像處理模塊用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法對(duì)駕駛員臉部圖像中的眼睛進(jìn)行定位與跟蹤，并提取出眼睛特征參數(shù)。最后，由經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的分類(lèi)器對(duì)提取出的眼睛特征參數(shù)進(jìn)行分析，判斷出駕駛員是處于疲勞狀態(tài)還是清醒狀態(tài)。一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)駕駛員處于疲勞狀態(tài)，就及時(shí)地發(fā)出警告，從而有效地

28、避免交通事故的發(fā)生。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文圖像采集模塊圖像采集模塊的主要功能是用紅外攝像機(jī)實(shí)時(shí)地采集駕駛員臉部的原始圖像，它是基于“亮瞳效應(yīng)”的，主要用一個(gè)帶紅外光源和紅外濾波器的攝像機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)舊。對(duì)駕駛員疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)而言，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性以及對(duì)駕駛行為的非約束性都是在設(shè)計(jì)系統(tǒng)過(guò)程中所必須考慮的幾個(gè)重要因素。尤其是實(shí)時(shí)性，它是衡量該系統(tǒng)性能好壞的一個(gè)重要指標(biāo)，利用人眼圖像來(lái)檢測(cè)疲勞駕駛是目前的一個(gè)主流方向，它具有實(shí)時(shí)性好、不會(huì)對(duì)駕駛員的駕駛行為產(chǎn)生影響等優(yōu)點(diǎn)。研究表明，人眼在正常眨眼情況下的眼睛閉合時(shí)間約在秒之間，如果駕駛員在駕駛過(guò)程中眼睛閉臺(tái)時(shí)間達(dá)到了秒以上，則很容易發(fā)生交通事故。因

29、此，要求系統(tǒng)必須在這個(gè)時(shí)間內(nèi)處理完所有的分析和判斷過(guò)程。針對(duì)本系統(tǒng)，我們提出的眼睛定位方法是基于“亮瞳效應(yīng)”的，它不僅可以滿(mǎn)足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和非約束性要求還能夠適應(yīng)不同的光照背景、旋轉(zhuǎn)和偏轉(zhuǎn)角度等多種復(fù)雜的環(huán)境。而實(shí)現(xiàn)“亮瞳效應(yīng)”所需的硬件也非常簡(jiǎn)單，只要添加一個(gè)帶紅外光源和紅外濾波器的攝像機(jī)就可以了。利用這種紅外攝像機(jī)，我們就可以拍攝出具有“亮瞳效應(yīng)”的人眼圈像舊。所謂“亮瞳效應(yīng)”是指：當(dāng)人眼不可見(jiàn)的紅外光線沿著攝像機(jī)的光軸照到人臉時(shí)，瞳孔會(huì)沿原路徑反射幾乎所有接收到的紅外光給攝像機(jī)，使攝像機(jī)拍出的人臉圖像中眼睛是一對(duì)明亮的光點(diǎn)如圖所示。這就像攝像中的“紅眼效應(yīng)”，故而又被稱(chēng)為“紅眼效

30、應(yīng)”。纛。蒸圖亮瞳效應(yīng)的效果圍本系統(tǒng)采用紅外攝像機(jī)來(lái)拍攝人臉圖像，主要基于以下幾點(diǎn)考慮：首先，利用紅外攝浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文像機(jī)拍攝駕駛員的臉部圖像，可以產(chǎn)生“亮瞳效應(yīng)，使下一步的圖像處理模塊能夠快速、準(zhǔn)確地定位出眼睛，滿(mǎn)足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。第二，紅外光線對(duì)于人眼來(lái)說(shuō)是不可視的，不會(huì)影響駕駛員的正常駕駛。第三，采用帶紅外光源的紅外攝像機(jī)進(jìn)行監(jiān)控還可以減少實(shí)際環(huán)境中不同光照的影響，提高系統(tǒng)定位和跟蹤眼睛的精確度?！傲镣?yīng)”的工作原理如圖所示。紅外攝像機(jī)圖亮瞳效應(yīng)的原理圖圖是一個(gè)俯視圖，在駕駛員頭部位置的正前方放置了一個(gè)帶有紅外光源的紅外攝像機(jī)。當(dāng)攝像機(jī)上位于攝像鏡頭兩側(cè)的紅外光源發(fā)出的紅外

31、光線沿著攝像機(jī)的光軸照到駕駛員臉部時(shí)，駕駛員眼睛中央的瞳孔會(huì)沿著原路徑反射回幾乎所有的紅外光給攝像機(jī)，使攝像機(jī)拍出的照片中瞳孔是一對(duì)明亮的光點(diǎn)，從而獲得了明亮的瞳孔效果。可見(jiàn)，利用“亮瞳效應(yīng)，我們可以快速、準(zhǔn)確地定位出眼睛的位置。本章小結(jié)本章主要詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)以及系統(tǒng)的三個(gè)軟件功能模塊中的圖像采集模塊。首先，本章從硬件和軟件兩個(gè)方面詳細(xì)地介紹了整個(gè)系統(tǒng)的硬件組成和軟件結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)的硬件比較簡(jiǎn)單，主要是由計(jì)算機(jī)和一個(gè)帶紅外光源和紅外濾波器的攝像機(jī)組成。系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)部分作為本課題研究的重點(diǎn)，它主要包括了圖像采集模塊、圖像處理模塊和分類(lèi)器三部分。然后，重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)三大軟件功能模塊中的圖像

32、采集模塊。圖像采集模塊的主要功能是用紅外攝像機(jī)實(shí)時(shí)地采集駕駛員臉部的原始圖像，它是基于“亮瞳效應(yīng)”的，主要用浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文一個(gè)帶紅外光源的紅外攝像機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文第章眼睛的定位與跟蹤圖像處理模塊的主要任務(wù)是對(duì)采集到的駕駛員臉部圖像用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法進(jìn)行眼睛的定位與跟蹤，根據(jù)檢測(cè)到的眼睛坐標(biāo)提取出與疲勞駕駛相關(guān)的眼睛特征參數(shù)【，為下一步用分類(lèi)器判斷駕駛員是否疲勞作準(zhǔn)備。圖像處理模塊是本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一個(gè)重要內(nèi)容，它的工作主要包括了圖像預(yù)處理、眼睛的定位與跟蹤、特征提取三部分。其中，眼睛的定位與跟蹤是圖像處理模塊設(shè)計(jì)中的重點(diǎn)內(nèi)容之一，在本系統(tǒng)中，主要采

33、取的是基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法。圖像預(yù)處理在用基于卷積核模板匹配的眼睛定位與跟蹤算法進(jìn)行眼睛定位與跟蹤之前，應(yīng)先對(duì)用圖像采集模塊獲得的原始圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，為卷積核模板匹配工作做準(zhǔn)備。圖像預(yù)處理主要包括了兩部分的工作內(nèi)容，如圖所示。原始矧像廠一一一像素值像曩值直方圖。一、像素值一，均衡化，標(biāo)準(zhǔn)化圖像預(yù)處理圖圖像預(yù)處理的主要工作輸出第一項(xiàng)工作是對(duì)原始圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理。通過(guò)直方圖均衡化來(lái)增大原始圖像的對(duì)比度，使我們能更好地從背景中分辨出眼睛的位置。直方圖是圖像處理中一種十分重要的圖像分析工具，它直觀地反映了圖像的灰度分布情況。從數(shù)學(xué)上說(shuō)，圖像的直方圖是圖像各灰度值統(tǒng)計(jì)特性與

34、圖像灰度值的函數(shù)，它統(tǒng)計(jì)了一幅圖像中各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)或概率。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文任何一幅圖像的直方圖都包含了豐富的信息，通過(guò)對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到一個(gè)一維離散函數(shù)【：（）魚(yú)，后，一（）其中，為圖像廠（，）的第級(jí)灰度值，是廠（，）中具有灰度值的像素個(gè)數(shù)，刀是圖像的總像素?cái)?shù)，三是圖像的總灰度級(jí)數(shù)?？梢?jiàn)，直方圖函數(shù)實(shí)際上是圖像各灰度級(jí)分布情況的反映【”，它表達(dá)了在第個(gè)灰度級(jí)上的像素個(gè)數(shù)仇占全部像素總數(shù)刀的比例。（氣）給出，出現(xiàn)概率的一個(gè)估計(jì)，由該函數(shù)可以清楚地了解到圖像灰度分布主要集中的范圍。因此，可以通過(guò)改變圖像的原始分布狀況，使灰度均勻地分布于整個(gè)可能允許的灰度范圍空間，以拉大

35、灰度值之間的動(dòng)態(tài)范圍，從而在視覺(jué)上增強(qiáng)圖像的整體對(duì)比度，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。直方圖均衡化就是這樣一種以累計(jì)分布函數(shù)變換為基礎(chǔ)的直方圖修正法。它根據(jù)圖像的直方圖分布信息進(jìn)行灰度調(diào)整，運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖的變換，產(chǎn)生一幅灰度級(jí)分布具有均勻概率密度的圖像，擴(kuò)展了像素的動(dòng)態(tài)取值范圍，從而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的目的，是一種常用的圖像增強(qiáng)方法。直方圖均衡化的基本思想是根據(jù)像素灰度的概率密度函數(shù)進(jìn)行灰度的壓擴(kuò)變換。在概率密度大的地方進(jìn)行拉伸，增強(qiáng)對(duì)比度；在概率密度小的地方進(jìn)行壓縮，減小對(duì)比度。其變換函數(shù)為：（吒）喜尸（）喜魯（），其中，氣為圖（，）的第級(jí)灰度值，吩是廠（，）中具有灰度值的像素個(gè)數(shù)，療是圖像的總

36、像素?cái)?shù)，經(jīng)過(guò)直方圖均衡化處理后，可以使變換后圖像的直方圖即概率密度函數(shù)分布盡量平坦、均衡，使圖像更加清晰、明亮，從而改善圖像的整體視覺(jué)效果，提高圖像的使用價(jià)值。第二項(xiàng)工作是對(duì)原始圖像進(jìn)行像素值標(biāo)準(zhǔn)化【。這主要是為卷積核模板匹配做準(zhǔn)備。由于“亮瞳效應(yīng)，用圖像采集模塊獲得的原始圖像中眼睛是一對(duì)明亮的光點(diǎn)。因此，我們制作的眼睛模板是一個(gè)圍著黑邊的亮圓點(diǎn)，并將其像素值也限定在一的范圍內(nèi)。而用圖像采集模塊采集到的原始圖像是一幅灰度級(jí)為的圖像，其像素值是在范浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文圍內(nèi)。為了進(jìn)行卷積核模板匹配工作，也應(yīng)將原始圖像的像素值標(biāo)準(zhǔn)化為一的范圍內(nèi)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行像素值標(biāo)準(zhǔn)化，不僅不會(huì)影響

37、到后面眼睛定位與跟蹤過(guò)程的精確度，相反，還能夠去除一些不必要的灰度信息，節(jié)省計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)空間，簡(jiǎn)化算法復(fù)雜度，減少計(jì)算量，從而大大提高后面的圖像處理模塊的運(yùn)行速度。眼睛模板的制作由于“亮瞳效應(yīng)，原始圖像中眼睛是一對(duì)圍著黑邊的亮圓點(diǎn)。因此，我們?cè)谥谱餮劬δ０鍟r(shí)，首先要做一個(gè)黑色背景的模板，其像素值為，并在模板中央制做一個(gè)白色的圓點(diǎn)，其像素值為。然后，再對(duì)這個(gè)眼睛模板進(jìn)行一些預(yù)處理。這類(lèi)似于對(duì)原始圖像進(jìn)行的預(yù)處理，包括了用直方圖均衡化來(lái)增大模板的對(duì)比度、將像素值標(biāo)準(zhǔn)化為一的范圍內(nèi)這兩部分的內(nèi)容。從而，可以得到一個(gè)眼睛模板的雛形。第二步，為了防止圖像中平滑區(qū)域獲得較高的相關(guān)值，通過(guò)調(diào)整眼睛模板的大小

38、，使模板中黑色像素的數(shù)量約等于白色像素的數(shù)量，這樣做可以使圖像平滑區(qū)域中黑白兩種像素值相互消減，從而降低了平滑區(qū)域的相關(guān)值。第三步，為了防止圖像中可能存在的與眼睛大小差不多的反射區(qū)域（如牙齒、耳廓、卷曲的頭發(fā)等）也獲得較高的相關(guān)值，考慮到這些區(qū)域并不像眼睛區(qū)域那樣會(huì)有圓形的暗邊，通過(guò)調(diào)整模板中某些暗區(qū)域的像素值，使模板中每一個(gè)在眼睛亮區(qū)域周?chē)陌迪袼啬軌虮缺尘爸衅渌陌迪袼卦黾踊驕p少更多的相關(guān)值，從而提高眼睛模板的性能。眼睛模板的制作過(guò)程如圖所示。圖中，第一幅圖是眼睛模板的雛形，它只經(jīng)過(guò)了直方圖均衡化和像素值標(biāo)準(zhǔn)化等簡(jiǎn)單的圖像預(yù)處理。中間一幅圖像是經(jīng)過(guò)第二步處理后得到的眼睛模板，在這個(gè)模板中，

39、黑色像素的數(shù)量與白色像素的數(shù)量大致相等，從而防止了圖像中的平滑區(qū)域也獲得較高的相關(guān)值。最下面的一幅圖像是經(jīng)過(guò)第三步處理后得到最終的眼睛模板，在這個(gè)模板中，我們對(duì)眼睛區(qū)域周?chē)拿恳粋€(gè)暗像素的像素值進(jìn)行了調(diào)整，使它們能比背景中的其它暗像素增減更多的相關(guān)值，防止圖像中與眼睛差不多大小的反射區(qū)域也獲得較高的相關(guān)值，進(jìn)一步提高眼睛模板的性能。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文第一步第二步第三步。眼睛模板的雛形調(diào)整模板的大小，與白色像素的熬量調(diào)整摸板中某些咱提高模扳的性能最：模扳圖眼睛模板的制作過(guò)程基于卷積核模扳匹配的眼睛定位與跟蹤算法模板匹配是圖像檢測(cè)和定位中常用的一種方法）。它能夠直觀地反映出國(guó)像與模扳之間的相

40、似性，利用模板匹配我們可以檢測(cè)和定位出某物體在圖像中的具體位置。模板匹配的基本原理是：首先，根據(jù)被檢測(cè)的物體制作模板。然后，用該模板與圖像中相同大小的區(qū)域進(jìn)行比對(duì)，先從圖像左上角開(kāi)始進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，計(jì)算出模板與圖像中相同大小區(qū)域的相似度，接著，將模板平移到下一個(gè)像素進(jìn)行相同的操作，依次計(jì)算模板與圖像中各個(gè)區(qū)域的相似度，直到圖像中所有的位置都比對(duì)完后。最后，根據(jù)確定的相似度閨值，判斷圖像中是否有該物體，并且定位出該物體在圖像中的具體位置。模板匹配中的相似度表示了模板與圖像中與模板大小相同的區(qū)域之間的相似程度，通常，可以用歐氏距離、余弦距離等表示。本文采用的卷積核模板匹配方法則是通過(guò)將模板與圖像中相

41、同大小的區(qū)域進(jìn)行卷積操作，從而獲得兩者的相關(guān)系數(shù)。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文該方法的工作原理如下：根據(jù)被檢測(cè)對(duì)象制作出模板，并將該模板作為卷積函數(shù)（，刀）。對(duì)于大小為的圖像，首先從圖像的左上角開(kāi)始，選擇一個(gè)與模板同樣大小的活動(dòng)窗口緲（肌，擰），將該窗口緲（聊，刀）與模板（，胛）進(jìn)行卷積運(yùn)算，即：將緲（肌，刀）的像素與模板（，刀）中對(duì)應(yīng)的像素進(jìn)行相乘后求和，計(jì)算出相似系數(shù)（！坐），（，）（聊，刀）（研，行）忉（，）×（，）】（）（，），）并且，將計(jì)算結(jié)果，（，）作為該活動(dòng)窗口中心像素的新灰度值。然后，將模板平移到下一個(gè)像素進(jìn)行相同操作，逐點(diǎn)掃描，直到圖像中所有像素點(diǎn)都進(jìn)行了卷積操作后，得

42、到一個(gè)新的圖像，稱(chēng)為原圖像的結(jié)果相關(guān)性圖像。在這個(gè)圖像中，像素灰度值較大的區(qū)域表示其與被測(cè)對(duì)象的相似度較高，像素灰度值較小的區(qū)域表示其與被測(cè)對(duì)象的相似度較低?？梢?jiàn)，卷積核模板匹配過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)利用卷積核模板對(duì)圖像中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行修正的過(guò)程【。它根據(jù)對(duì)中心像素坐標(biāo)為（，）的活動(dòng)窗口與模板進(jìn)行卷積運(yùn)算得到的相似度作為該窗口中心像素新的灰度值，（，），這個(gè)灰度修正值，（，）是通過(guò)對(duì)該點(diǎn)像素的一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)所有像素灰度值進(jìn)行加權(quán)求和后得到的。眼睛定位算法眼睛定位算法的流程圖如圖所示。其工作原理是：首先，經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理的的原始圖像與眼睛模板進(jìn)行卷積核模板匹配操作，得到結(jié)果相關(guān)性圖像。然后，將結(jié)果相關(guān)

43、性圖像與原圖像進(jìn)行像素相乘，并且閾值化處理，使圖像中只保留與眼睛相關(guān)值高的區(qū)域，作為眼睛的候選者。最后，判斷圖像中眼睛候選者的個(gè)數(shù)是否為。如果是個(gè)，則認(rèn)為它們就是眼睛，并記錄下眼睛坐標(biāo)等特征；如果不是個(gè)，則認(rèn)為沒(méi)有檢測(cè)到眼睛，更新相關(guān)特征后，取下一幀圖像繼續(xù)進(jìn)行檢測(cè)。浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文圖眼睛定位算法的流程圖是眼睛定位算法的結(jié)果示意圖。結(jié)果相關(guān)性圖圖眼睛定位算法的結(jié)果示意圈浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文從圖中我們可以看到，原始圖像經(jīng)卷積核模板匹配操作后得到結(jié)果相關(guān)性圖像，在這個(gè)圖像中，像素值大的亮區(qū)域表示與眼睛的相關(guān)值較高，而像素值小的暗區(qū)域表示與眼睛的相關(guān)值較低。然后，將結(jié)果相關(guān)性圖與原圖像進(jìn)行像素相乘，并且閾值化處理，最終得到眼睛的候選者。當(dāng)圖中只剩下個(gè)眼睛的候選者時(shí)，我們則認(rèn)為