应用于驾驶疲劳监测的人眼定位与状态分析

摘要

驾驶疲劳监测对算法实时性及可靠性要求高,提出一种快速人眼定位及状态分析算法.首先采用Adaboost分类器在视频序列中定位人脸,并给出图像自商融合方法增强算法对光照的适应能力;然后利用灰度投影划分人眼区域,并通过Bernsen局部自适应二值化方法提取眼睛候选区;其次对候选区进行图像矩描述,通过椭圆参数分析及上下文信息实现眼睛定位;最后针对疲劳判定指标特点,采用椭圆短轴参数表征眼睛睁开高度实现眼睛状态分析.实验表明,算法对光照鲁棒性强,平均正确定位率达到98.34％,监测速度达到28 f/s(帧/秒),算法适用于疲劳判断指标,可应用于疲劳监测系统,具有较高的实用价值.