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    一種基于HOG和SVM的人眼開閉狀態(tài)實時檢測方法

    2022-05-27 10:01:21宋建華袁磊李嘉辰李祜來侯珂黨莉彬
    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺

    宋建華 袁磊 李嘉辰 李祜來 侯珂 黨莉彬

    摘 要:設(shè)計一種基于人眼開閉狀態(tài)的非接觸式疲勞駕駛實時檢測方法.利用支持向量機(jī)(SVM)方法構(gòu)造人臉識別分類器,設(shè)計一種基于面部坐標(biāo)點(diǎn)定位的方法,快速定位人眼區(qū)域,實現(xiàn)對駕駛員人眼閉合活動的實時檢測;利用PERCLOS疲勞判定標(biāo)準(zhǔn)判斷駕駛員是否存在疲勞駕駛行為.實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)可對疲勞駕駛進(jìn)行有效檢測,并及時做出警告提醒.

    關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺; 疲勞駕駛檢測; HOG特征; 支持向量機(jī); 面部坐標(biāo)

    [中圖分類號]TP391.4 ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

    隨著我國交通運(yùn)輸業(yè)和汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,駕駛安全成為了一個不可忽視的問題.具不完全統(tǒng)計,大約有20%的交通事故源于司機(jī)疲勞駕駛意識不清醒導(dǎo)致的車禍發(fā)生.因此,有效避免疲勞駕駛已成為交通安全領(lǐng)域重要研究課題之一,目的是對駕駛員進(jìn)行實時監(jiān)測并提前預(yù)警,規(guī)避危險駕駛行為,保證交通安全.

    疲勞駕駛檢測方案主要可以分為接觸式和非接觸式兩大類.接觸式方案主要通過佩戴傳感器來檢測駕駛員的心電、腦電波等體征信息從而做出判斷[1],其弊端是會使駕駛員感到不適和不方便,給駕駛帶來額外的隱患.非接觸式通過攝像頭捕獲駕駛員影像并對影像進(jìn)行實時處理分析,可有效避免接觸式檢測裝置帶來的問題.[2]近年來,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展[3],利用視頻圖像分析手段構(gòu)建疲勞駕駛檢測系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn).本文基于機(jī)器視覺技術(shù),設(shè)計開發(fā)了一種非接觸式的實時疲勞駕駛檢測方法.首先在獲取方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征并采用支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)分類器算法的基礎(chǔ)上,對攝像頭采集的影像視頻流進(jìn)行人臉特征識別和人眼區(qū)域定位,設(shè)計衡量眼睛閉合程度的計算方法,利用卡內(nèi)基梅隆研究所提出的PERCLOS(Percentage of eyelid closure over the pupil,over time)[4]疲勞判定標(biāo)準(zhǔn)判斷駕駛員是否存在疲勞駕駛行為.

    1 技術(shù)基礎(chǔ)

    1.1 人臉與人眼的檢測與識別

    人臉的檢測和識別是指利用技術(shù)手段將人的臉部從給定的復(fù)雜圖像背景中分離出來,并判定其位置、大小、姿態(tài)的過程.人眼識別定位是建立在人臉檢測基礎(chǔ)上的,本文基于統(tǒng)計理論的人臉檢測方法[5],通過統(tǒng)計分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來尋找人臉樣本與非人臉樣本各自的統(tǒng)計特征,再用各自的特征構(gòu)建分類器,從而實現(xiàn)人臉檢測.然后縮小查找區(qū)域,基于人臉的面部坐標(biāo)定位,利用人臉五官特征點(diǎn)坐標(biāo)從而快速定位到眼睛的區(qū)域位置.

    1.2 HOG特征提取

    HOG特征是一種在計算機(jī)視覺和圖像處理中用來進(jìn)行目標(biāo)特征檢測的描述子.[6]HOG的核心思想是在一幅圖像中,局部目標(biāo)的表象和形狀能夠被梯度或邊緣的方向密度分布很好地描述.它通過計算和統(tǒng)計圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖構(gòu)成特征.[7]由于HOG是在圖像的局部胞元上操作,所以它對圖像幾何和光學(xué)的形變都能保持良好的不變性.

    設(shè)圖像中像素點(diǎn)(x,y)灰度值為H(x,y),該像素點(diǎn)的水平方向和垂直方向梯度計算方法為:

    2 系統(tǒng)軟硬件設(shè)計與實現(xiàn)

    2.1 系統(tǒng)模塊構(gòu)成

    按照系統(tǒng)需求分析,本系統(tǒng)應(yīng)分為三大模塊:視頻采集捕獲模塊、圖像處理模塊和疲勞檢測判斷報警模塊.各模塊功能見表1.

    2.2 系統(tǒng)硬件構(gòu)成

    系統(tǒng)采用Intel酷睿I3處理器和羅技Pro9000攝像頭.攝像頭負(fù)責(zé)采集視頻;處理器負(fù)責(zé)對算法進(jìn)行編譯執(zhí)行,同時為軟件提供環(huán)境支持.系統(tǒng)總硬件詳細(xì)構(gòu)成見表2.

    2.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

    系統(tǒng)發(fā)起開啟攝像頭的線程請求,若攝像頭正常開啟,便采集視頻流.

    2.3.1 圖像預(yù)處理

    圖像灰度化 由于RGB彩色圖像信息量多有冗余,容易受光照影響,需對圖像進(jìn)行灰度化預(yù)處理.灰度化圖像雖然彩色信息丟失,但HOG特征提取的核心是依賴于梯度計算,對于彩色的依賴性不強(qiáng),且灰度化之后矩陣維數(shù)下降,運(yùn)算速度大幅度提高,同時可減小一定的噪聲點(diǎn)和光照因素干擾.

    圖像亮度校正 實際駕駛過程中,由于白天光照強(qiáng)而夜間光照弱,所獲取的圖像容易受到光照因素的影響.此時,可以通過對圖像Gamma值的調(diào)整對對比度偏低或亮度過高的圖像進(jìn)行校正.圖像的Gamma值大于1時,對圖像的灰度分布直方圖具有拉伸作用(使灰度向高灰度值延展),Gamma值小于1時,對圖像的灰度分布直方圖具有收縮作用(使灰度向低灰度值聚攏).[9]因此,結(jié)合圖像亮度信息來動態(tài)調(diào)整Gamma值,可有效減小光照因素的影響.

    2.3.2 構(gòu)建人臉檢測器

    結(jié)合圖像HOG特征和SVM,可以構(gòu)建一個強(qiáng)大的人臉檢測分類器.

    (1)訓(xùn)練過程

    第一步,挑選1 000張960×720像素的同一人照片作為正樣本,規(guī)格化并把人臉特征從背景中摳取出來,得到200×250像素大小的樣本,計算其HOG特征,提取得到人臉HOG特征描述子.

    第二步,挑選10 000張與正樣本內(nèi)容無關(guān)并且不含檢測目標(biāo)的負(fù)樣本,確保負(fù)樣本每張像素大小也為200×250像素,得到負(fù)樣本的HOG特征描述子.

    第三步,利用SVM訓(xùn)練正負(fù)樣本并分類,若SVM分類器出現(xiàn)誤檢,則將其作為負(fù)樣本重新加入,再次訓(xùn)練分類器模型.

    第四步,檢驗分類器能否正確歸類,對每一個測試圖像定位提取HOG特征.使用當(dāng)前的HOG特征評估訓(xùn)練的SVM分類概率,如果超過設(shè)置的閾值,則區(qū)域中包含目標(biāo),否則不包含.

    (2)面部標(biāo)記檢測

    基于Dlib庫中附帶的預(yù)先訓(xùn)練完成的檢測器,對人臉68個特征點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記.成功標(biāo)記出測試圖片人臉的下巴、嘴巴、鼻子、左右眼睛和左右眉毛,如圖1所示.

    2.3.3 人眼定位及閉合程度檢測

    根據(jù)圖1的特征標(biāo)記點(diǎn)可以得到兩只眼睛的坐標(biāo),每只眼睛由p1-p6這6個(x, y)坐標(biāo)組成,由此直接追蹤左右眼的興趣區(qū)域ROI(Region of Interest)點(diǎn)坐標(biāo),從而獲得對人眼區(qū)域的定位.如圖2所示.

    3 系統(tǒng)測試與實驗結(jié)果

    啟動系統(tǒng),使攝像頭正對被測試者的面部,分別在上午9點(diǎn)時段和傍晚18點(diǎn)時段進(jìn)行測試.眼睛為張開狀態(tài),檢測EAR大于0.25,為正常駕駛狀態(tài);眼睛為閉合狀態(tài),檢測EAR小于0.25,由于特定時間內(nèi)閉合時間過長,超過PERCLOS所設(shè)定的閾值T,觸發(fā)了疲勞駕駛屏幕文字報警提示和蜂鳴提示,實際測試效果如圖4所示.

    為了驗證系統(tǒng)檢驗的準(zhǔn)確性,分別在白天和夜間環(huán)境下,各做了5組測試,每組測試時長為60秒,采集捕獲的視頻為每秒25幀圖像,一組1 500幀圖像,每張圖像大小為450×320像素.測試結(jié)果如表3所示.從表3可以看出,白天測試時平均相對誤差為0.998%,夜間測試的平均相對誤差為1.456%,兩者相差不大,說明光照因素對系統(tǒng)影響很小,從而體現(xiàn)了系統(tǒng)較好的魯棒性和準(zhǔn)確性.

    進(jìn)行不同場景下(清醒駕駛狀態(tài)和疲勞駕駛狀態(tài)下)的測試,觀察系統(tǒng)能否正確反饋信息.共記錄了三組測試數(shù)據(jù),記錄每組前60秒內(nèi)得到的PERCLOS值和測試的實際狀態(tài)作為參照,測試結(jié)果見表4.

    從測試結(jié)果可看出,系統(tǒng)對清醒狀態(tài)和疲勞狀態(tài)辨別準(zhǔn)確,PERCLOS結(jié)果和實際狀態(tài)也完全匹配,95%以上的正確率體現(xiàn)了系統(tǒng)較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性.

    4 結(jié)語

    本文通過提取HOG特征,構(gòu)建SVM分類器,訓(xùn)練一定數(shù)據(jù)量的人臉樣本檢測人臉.借助Dlib人臉特征點(diǎn)檢測器進(jìn)一步獲得68個人臉特征點(diǎn)坐標(biāo),由面部五官不變的坐標(biāo)點(diǎn)興趣區(qū)域,得到了一種快速眼睛定位的方法.在眼睛定位的基礎(chǔ)上,提出計算人眼閉合程度的EAR方法,設(shè)置恰當(dāng)?shù)腅AR閾值,結(jié)合PERCLOS的P80標(biāo)準(zhǔn),判斷人眼的閉合狀態(tài).實驗結(jié)果表明,該方法實現(xiàn)了對駕駛員是否疲勞駕駛的檢測,有較高的準(zhǔn)確率.

    參考文獻(xiàn)

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    編輯:琳莉

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