摘要:研究如何有效的监测和防止驾驶员疲劳,对于减少交通事故,有着十分现实的重要意义。司机疲劳的最直观表现是眼睛的疲劳状态,因此快速、实时地检测驾驶员眼睛的疲劳状态是很重要的。

论文首先分析了驾驶疲劳的机理、影响因素和大多数人的疲劳表现,重点对司机的脸部检测与眼睛定位算法进行了研究和改进，本文选择了在YCbCr颜色空间模型中基于肤色进行人脸检测，这样可以使检测速度大大的提高以及让检测更为准确。继而通过连通域搜索法进行眼睛定位，然后利用度垂直积分投影，定义曲线参数进行眼睛状态的识别，最后以眼睛处于闭合状态的时间占某一特定时间的比率为标准进行疲劳状态的检测。实验证明,这种方法在定位人眼时简单快速,能有效降低驾驶室的复杂背景、驾驶员各种面部姿态、表情、肤色对眼睛定位的影响,对于有一定旋转角度的人脸也具有较好的定位效果。

本文采用基于OpenCV的Visual  VC++6.0进行实验,实现了算法的各项功能,并进行了相关的实验。实验结果达到了预定目标,证明了所研究的算法的有效性。

关键词：疲劳驾驶 人脸检测 眼睛定位 OpenCV 积分投影 

目 录

摘 要

ABSTRACT

第1章 绪论-1

1.1 本课题的目的及意义-1

1.2 国内外研究现状分析-2

1.3疲劳驾驶的表现和机理-3

1.3.1 疲劳驾驶概念-3

1.3.2疲劳驾驶机理的解析和疲劳驾驶的表现-4

1.4 本章小结-5

第2章 图像处理的技术介绍-6

2.1 颜色空间模型-6

2.1.1 RGB颜色模型-6

2.1.2 HSI颜色模型-7

2.1.3  YCbCr颜色模型-8

2.2 图像分割技术-10

2.3灰度直方图-10

2.4 图像处理技术-12

2.4.1 光线补偿-12

2.4.2 图像灰度化-14

2.4.3 高斯平滑-16

2.4.4 灰度均衡-17

2.4.5图像对比度增强-18

2.5  本章小结-20

第3章 驾驶员人脸检测-21

3.1 人脸检测方法研究现状-21

3.1.1 几何特征的人脸识别方法-21

3.1.2  基于特征脸的人脸识别方法-21

3.1.3  神经网络的人脸识别方法-21

3.1.4  弹性图匹配的人脸识别方法-22

3.1.5 肤色区域分割与人脸验证方法-22

3.2 驾驶员的人脸检测分析-23

3.3脸部检测-23

3.3.1基于肤色检测分割的算法-24

3.3.2 对肤色分割结果的优化-26

3.4 本章小结-28

第4章 人眼定位-30

4.1 眼睛定位的方法-30

4.2 眼睛定位-31

4.3 本章小结-32

第5章 驾驶员眼睛状态检测-33

5.1 眼睛的垂直积分投影-33

5.2 眼睛状态的识别-34

5.2.1特征参数的定义-34

5.2.2 眼睛状态的识别-35

第6章 疲劳状态检测-37

总结-38

参考文献-39

致谢-40