一種疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)中快速人眼檢測(cè)方法

摘 要： 疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的主要原因之一，因此，以人眼檢測(cè)為核心的疲勞駕駛檢測(cè)受到了普遍地關(guān)注。目前傳統(tǒng)的疲勞駕駛檢測(cè)方法采用“人臉?人眼”模型，即先定位人臉，隨后再進(jìn)行人眼檢測(cè)。在AdaBoost算法的基礎(chǔ)上，使用變模板匹配方法進(jìn)行人眼檢測(cè)，并改進(jìn)了“人臉?人眼模型”，采用多特征的分類器來(lái)有選擇的跳過(guò)人臉檢測(cè)步驟，從而快速準(zhǔn)確地定位人眼。在DM642芯片上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，人眼識(shí)別率達(dá)到了90%以上，且平均每秒能處理40幀圖片，證明了該方法的高效性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞： 人眼檢測(cè)； 疲勞駕駛； 變模板匹配； LBP； 多特征分類器

中圖分類號(hào)： TN919?34； TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2015）04?0087?04

0 引 言

國(guó)內(nèi)外研究表明，駕駛員在疲勞的狀態(tài)下，對(duì)周?chē)h(huán)境的感知能力、危險(xiǎn)的判斷能力和車(chē)輛的操控能力都會(huì)較正常情況有不同程度的下降，從而導(dǎo)致交通事故[1]。因此，疲勞駕駛檢測(cè)具有極為重要的意義。

當(dāng)前疲勞檢測(cè)系統(tǒng)主要采用基于圖像處理技術(shù)的非接觸檢測(cè)方法，這種疲勞駕駛系統(tǒng)主要是檢測(cè)與分析駕駛員眼睛的狀態(tài)。在疲勞駕駛發(fā)生時(shí)，駕駛員眨眼頻率會(huì)上升，閉眼時(shí)間增加，基于眼睛狀態(tài)的疲勞駕駛標(biāo)準(zhǔn)PERCLOS（Percentage of Eyelid Closure Over the Pupil Over Time）是目前最為準(zhǔn)確同時(shí)也是被廣泛接受的標(biāo)準(zhǔn)[2?3]。

目前基于圖像處理技術(shù)的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的算法主要采用基于Haar特征的AdaBoost算法，該方法首先采用級(jí)聯(lián)分類器確定人臉區(qū)域，再用同樣的方法確定人眼位置，通過(guò)分析人眼狀態(tài)結(jié)合PERCLOS標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷疲勞駕駛行為是否發(fā)生。而在實(shí)際運(yùn)用環(huán)境中，由于攝像頭與人臉?biāo)山嵌鹊母淖?、駕駛員頭部的晃動(dòng)、車(chē)輛抖動(dòng)等因素，AdaBoost算法表現(xiàn)出較差的魯棒性，拒真率高導(dǎo)致識(shí)別率較低[4]；搜索人眼的過(guò)程中也有采用模板匹配的方法，模板匹配計(jì)算規(guī)模較大，而且在人眼睜閉時(shí)，由于目標(biāo)形狀的變化，采用固定單一模板會(huì)丟失目標(biāo)，如果采取多種模板匹配則計(jì)算量過(guò)大，無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)性要求[5]；也有通過(guò)主動(dòng)形狀模型（Active Shape Model ，ASM）、動(dòng)態(tài)輪廓模（Active Appreance Model ，AAM）獲取人眼精確的特征點(diǎn)坐標(biāo)，再通過(guò)這些特征點(diǎn)計(jì)算上下眼眶距離完成眨眼判斷，這種方法結(jié)果精確，但是計(jì)算量龐大無(wú)法部署于實(shí)際操作環(huán)境中，并且算法對(duì)光照敏感[6]。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者使用改進(jìn)的Mean?shift算法，根據(jù)像素值分布特征以及梯度方向特征追蹤人眼，這種方法同樣面臨實(shí)時(shí)性的問(wèn)題[7]。

綜上所述，若要在疲勞駕駛系統(tǒng)中人眼檢測(cè)必須具備如下要素：

（1） 實(shí)時(shí)性；

（2） 人眼檢測(cè)精確；

（3） 魯棒性強(qiáng)。

1 方法設(shè)計(jì)

疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)通常分為人臉檢測(cè)與人眼檢測(cè)兩部分，本文采用檢測(cè)與跟蹤相結(jié)合的方法完成這兩部分檢測(cè)；第一節(jié)討論了AdaBoost與差分跟蹤相結(jié)合的人臉檢測(cè)步驟；第二節(jié)討論了AdaBoost與變模板匹配相結(jié)合的人眼檢測(cè)步驟；第三節(jié)討論了傳統(tǒng)“人臉?人眼”模型的缺點(diǎn)，并提出了一種改進(jìn)方法，提高了人臉檢測(cè)和人眼檢測(cè)兩部分整體的運(yùn)行效率。

1.1 人臉檢測(cè)步驟

人眼檢測(cè)目標(biāo)相對(duì)于整體圖像較小，直接檢測(cè)人眼運(yùn)算量較大，并且會(huì)產(chǎn)生較多非目標(biāo)結(jié)果，通常在檢測(cè)人眼之前首先進(jìn)行人臉區(qū)域定位。Paul Viola和Michael Jones于2001提出的基于Haar?like特征的AdaBoost算法可以精確快速地識(shí)別人臉區(qū)域。

AdaBoost算法給予每個(gè)訓(xùn)練樣本不同的權(quán)重，每個(gè)權(quán)重表示相應(yīng)樣本被錯(cuò)分的概率。算法進(jìn)行N次迭代，產(chǎn)生N個(gè)弱分類器，在每一次迭代時(shí)，樣本權(quán)重產(chǎn)生變化，在上次迭代中被錯(cuò)誤分類的樣本獲得更大的權(quán)重，進(jìn)入下一次迭代時(shí)，根據(jù)更新后樣本的權(quán)重選取部分樣本訓(xùn)練下一個(gè)弱分類器，最后將這N個(gè)弱分類器加權(quán)得到一個(gè)級(jí)聯(lián)的強(qiáng)分類器[8]。訓(xùn)練方法如下：

（1） 根據(jù)樣本分布[Dj]，對(duì)訓(xùn)練集S進(jìn)行有放回的抽樣產(chǎn)生訓(xùn)練集[Sj]。

（2） 在訓(xùn)練集[Sj]上使用學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練弱分類器[cj]。

（3） 用訓(xùn)練所得的分類器[cj]分類原訓(xùn)練集S中所有樣本，得到誤差：

[εj=i：cj（xi）≠yiDji]

（4） 令[αj=12ln1-εjεj]，更新每個(gè)樣本的權(quán)值：

[Dj+1（i）=Dj（i）Zj·e-α， cjxi≠yieα， cjxi=yi]

式中[Zj]是一個(gè)正規(guī)因子用來(lái)確保[iDj+1（i）=1]；[cj]為本輪迭代所得弱分類器；[αj]為[cj]對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

（5） 得到強(qiáng)分類器[C]，由上述所產(chǎn)生的所有弱分類器加權(quán)求和得到：

[Cx=signj=1Nαjcjx]

上述算法在弱分類器訓(xùn)練中采用Haar?like特征，利用AdaBoost算法訓(xùn)練人臉?lè)诸惼鞫ㄎ蝗四槨?/p>

人臉檢測(cè)是粗定位，是為了確定下一步驟人眼檢測(cè)的搜索區(qū)域，對(duì)精確度要求不高。為了盡可能快速得到人臉區(qū)域，在前幾幀檢測(cè)到人臉的情況下，本文采用差分方法進(jìn)人臉跟蹤，根據(jù)之前幀中人臉位置確定當(dāng)前人臉位置。

在視頻序列中[fkx，y]，[fk-3x，y]分別為第k幀和第k-3幀圖像中人臉矩形框向外各擴(kuò)大10像素以后的區(qū)域，width，[height]為其長(zhǎng)寬。對(duì)[fkx，y]，[fk-3x，y]進(jìn)行差值運(yùn)算，并二值化得到[gx，y]。統(tǒng)計(jì)[gx，y]中所有像素點(diǎn)[Ix，y>0]的個(gè)數(shù)，記為[N1]。若[N1]小于某閾值即[N1

（1） 計(jì)算[gx，y]，水平方向和垂直方向的灰度投影[pojHy，pojVx]；

（2） 求解[OffsetX，OffsetY]使得：

[max（i=OffsetXOffsetX+widthpojV（i））， OffsetX=-1，-2，…，10；]

[max（i=OffsetYOffsetY+heightpojH（i））， OffsetY=-1，-2，…，10；]

式中[OffsetX，OffsetY]為跟蹤結(jié)果相對(duì)于上一幀人臉區(qū)域的偏移量。

（3） 根據(jù)[OffsetX，OffsetY]更新人臉矩形區(qū)域。人臉粗定位效果如圖1所示。

1.2 人眼檢測(cè)步驟

由上述步驟得到人臉區(qū)域后FROI（Face Region On Interest），在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行人眼檢測(cè)。人眼檢測(cè)是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟，直接影響到后續(xù)人眼狀態(tài)分析，要求檢測(cè)到的人眼保證精確。由于人眼區(qū)域較小，采用AdaBoost等算法經(jīng)常會(huì)將鼻孔嘴巴等器官誤識(shí)別，所以在檢測(cè)前，首先根據(jù)人臉三庭五眼的特征，取人臉區(qū)域上部分區(qū)域進(jìn)行人眼檢測(cè)，同時(shí)縮小一半計(jì)算量。

人眼檢測(cè)中使用的AdaBoost算法與人臉檢測(cè)中基本相同，在實(shí)際環(huán)境中，由于行車(chē)晃動(dòng)，司機(jī)張望等客觀因素，AdaBoost很難達(dá)到較高的識(shí)別率，通常低于60%，而人類眨眼只需要0.2～0.6 s就可以完成，單一采用AdaBoost算法會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。

雖然AdaBoost識(shí)別率較低，但是其檢測(cè)出的結(jié)果誤識(shí)率極低，即結(jié)果準(zhǔn)確。結(jié)合AdaBoost算法所得結(jié)果準(zhǔn)確的特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一種采用改進(jìn)的LBP特征的快速模板匹配方法，該方法在AdaBoost算法失效時(shí)，采用前一幀已檢測(cè)到的人眼作為新的模板進(jìn)行匹配，解決了模板匹配中單一模板無(wú)法應(yīng)對(duì)眨眼時(shí)結(jié)果不精確的問(wèn)題，同時(shí)LBP特征對(duì)于旋轉(zhuǎn)和晃動(dòng)不敏感，有效的提高了人眼檢測(cè)的效果。

LBP特征是一種用來(lái)描述圖像局部紋理的特征算子，它在1994年由T.Ojala，D.Harwood等人提出。算子描述如下：

對(duì)于圖片中一個(gè)像素[Ii=Fxi，yi]，其中[F]為圖像，[x，y]分別為對(duì)應(yīng)像素橫縱坐標(biāo)：

[sIi，Ij=1， Ii-Ij≥00， Ii-Ij<0]

[LBPIi=jPs（Ii-Ij）]

式中P表示像素[xi]周?chē)袼攸c(diǎn)集合，LBP的計(jì)算采用二進(jìn)制。一個(gè)像素點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)8位的二進(jìn)制的字符串，一種字符串排列表示一種模式。本文采用Uniform LBP，即將二進(jìn)制字符串排列根據(jù)旋轉(zhuǎn)不變性從原來(lái)的256種模式壓縮成59種模式[9]。

由于目標(biāo)人眼圖像中人的眼睛位于圖片中央，上下部分大多為皮膚，在匹配過(guò)程中，人眼部分的特征會(huì)被皮膚掩蓋，本文使用y軸方向一維高斯模板，給予人眼部分y軸方向較高的權(quán)重，皮膚部分較低權(quán)重，并且減少了眉毛部分對(duì)結(jié)果的影響，實(shí)驗(yàn)表明新特征LBPG得到了較好的效果，新算子表達(dá)如下：

[LBPGIi=LBPxi，yiGyi]

式中G為高斯函數(shù)：

[Gx=1σ2πe-（x-u）22σ2]

式中[μ]為[H2]，[H]為圖像高度。

取上一幀檢測(cè)到人眼位置上下左右各擴(kuò)展10%人臉區(qū)域長(zhǎng)度個(gè)像素所得區(qū)域作為搜索區(qū)域，將上一幀檢測(cè)到的人眼作為模板進(jìn)行模板匹配搜索新的人眼位置。效果如圖2所示。

1.3 “人臉?人眼”模型改進(jìn)

上述兩節(jié)人臉檢測(cè)與人眼檢測(cè)的部分。在傳統(tǒng)“人臉?人眼”方法中，先進(jìn)行人臉檢測(cè)找出人臉區(qū)域FROI，再對(duì)FROI進(jìn)行人眼檢測(cè)找出人眼。這種方法對(duì)于每一幀都進(jìn)行以上兩個(gè)步驟，依次進(jìn)行，每一次檢測(cè)人臉區(qū)域都保證了下一步人眼檢測(cè)中待檢測(cè)區(qū)域的可靠性，但由于人臉檢測(cè)花費(fèi)時(shí)間巨大，犧牲了運(yùn)行速度。

完成人眼檢測(cè)得到人眼結(jié)果后，可以發(fā)現(xiàn)，在結(jié)果準(zhǔn)確的情況下，人眼位于圖片中央位置，而實(shí)際環(huán)境中，下一幀圖像中人眼位置發(fā)生的偏移并不大，檢測(cè)結(jié)果周?chē)鷧^(qū)域可以直接作為下一幀新的FROI，直接進(jìn)行人眼檢測(cè)，跳過(guò)人臉檢測(cè)步驟。這樣可以省去人臉檢測(cè)的計(jì)算量，同時(shí)由于使用人眼結(jié)果周?chē)鷧^(qū)域作為新的FROI，該區(qū)域通常小于人臉，從而減少了人眼檢測(cè)搜索面積也間接提高了人眼搜索算法的計(jì)算效率。

上述分析可知，跳過(guò)人臉檢測(cè)步驟的前提是需要保證本幀人眼檢測(cè)是準(zhǔn)確的，即確保本幀檢測(cè)結(jié)果周?chē)鷧^(qū)域作為新的FROI在下一幀對(duì)應(yīng)位置中包含人眼目標(biāo)。

本文設(shè)計(jì)了一種基于logistic分類器用來(lái)檢驗(yàn)本幀檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度，其輸入為本幀檢測(cè)結(jié)果和上一次AdaBoost成功檢測(cè)結(jié)果，分類器從多個(gè)角度判斷兩張圖片是否相似，由于AdaBoost人眼檢測(cè)誤識(shí)率極低，得到的人眼準(zhǔn)確度高，新檢測(cè)得到人眼如果與其相似，則認(rèn)為結(jié)果準(zhǔn)確，否則認(rèn)為本幀檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

改進(jìn)后的流程在檢測(cè)完人眼以后，使用多特征分類器對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，判斷是否和上一幀人眼結(jié)果差異大小。一旦差異較小，則認(rèn)為人眼被檢測(cè)到，將人眼周?chē)鷧^(qū)域作為下一幀的FROI跳過(guò)人臉檢測(cè)，否則算法依舊執(zhí)行人臉檢測(cè)部分，具體步驟如表1所示。

表中Step4具體步驟如下：

對(duì)本幀圖像newEyeImg和上一次AdaBoost人眼檢測(cè)結(jié)果圖像AdaEyeImg，分別抽取特征向量[v1，v2]。本文從紋理特征，邊緣特征，灰度特征，以及彩色信息等角度來(lái)構(gòu)造特征向量[v1，v2]。

接著分別計(jì)算[v1，v2]各特征分量之間的歐式距離得到差異特征向量D。采用logistic分類器對(duì)D進(jìn)行分類。特征分量具體如表2所示。

本文從17車(chē)次行車(chē)視頻中收集了1 217對(duì)正樣本，并在人眼檢測(cè)結(jié)果周?chē)x擇非人眼結(jié)果組成了1 537對(duì)負(fù)樣本，進(jìn)行訓(xùn)練，將1 389對(duì)樣本作為測(cè)試集，得到Logistic分類器準(zhǔn)確率為93.6%。

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)采用DM642芯片，主頻為720 MHz。實(shí)驗(yàn)對(duì)18位司機(jī)在其工作時(shí)進(jìn)行實(shí)際環(huán)境行車(chē)視頻采樣，共20段視頻。每段視頻各分析998幀行車(chē)視頻，圖像大小為352×288，得到人眼結(jié)果大小為20×20像素，首先驗(yàn)證了整體算法流程的識(shí)別率和效率，每段視頻平均檢測(cè)成功率為90.7%，具體如表3所示；接著比較傳統(tǒng)“人臉?人眼”模型和改進(jìn)過(guò)后方法各自每個(gè)步驟的執(zhí)行速度，如表4、表5所示所示；實(shí)驗(yàn)表明，兩種方法識(shí)別率接近，但是在計(jì)算時(shí)間上改進(jìn)后的方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)“人臉?人眼”模型，如表6所示。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文討論了傳統(tǒng)的“人臉?人眼”模型方式，總結(jié)了基于Haar?like特征的AdaBoost算法進(jìn)行人臉人眼檢測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn)，采用差分運(yùn)算快速跟蹤人臉以及變模板匹配提高人眼檢測(cè)成功率，并改進(jìn)了傳統(tǒng)的“人臉?人眼”模型，使用多特征的分類器跳過(guò)人臉部分，提高了整個(gè)系統(tǒng)的效率。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在DSP開(kāi)發(fā)板上可以以40 f/s左右的速度完成人眼的實(shí)時(shí)檢測(cè)，同時(shí)正確率在90%以上。該算法應(yīng)用于基于嵌入式芯片的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)具有較高的實(shí)用性和商業(yè)價(jià)值。

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