第 卷 第 期耿 磊 袁 菲 肖志涛 等 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 色检测的准确性 然后利用 # 0$ 对检测得到的区域进行分类得到最终的人脸区域 文献 提出一种结合 # 0$ 与 # 代数矢量积性质的人脸检测方法 首先使用 # 0$ 检测出人脸感兴趣区域 然后使用基于知识的方法对感兴趣

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1 第 卷 第 期 计算机工程 年 月 图形图像处理 文章编号 文献标志码 中图分类号 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 耿 磊 袁 菲 肖志涛 张 芳 吴 骏 0 李月龙 天津工业大学 电子与信息工程学院 0 计算机科学与软件学院 天津 天津市光电检测技术与系统重点实验室 天津 摘 要 眼睛和嘴部状态检测是疲劳检测方法的重要步骤 但眼镜遮挡及光照变化使得眼睛状态识别效果不佳 为此 提出一种新的驾驶员疲劳检测方法 使用红外采集设备对驾驶员面部图像进行采集 通过结合 # -$ 与核相关滤波器算法进行人脸检测及跟踪 采用级联回归方法定位特征点 提取眼睛和嘴部区域 运用卷积神经网络进行眼睛和嘴部状态识别 在此基础上计算多个疲劳参数进行疲劳检测 实验结果表明 该方法在多种情况下均能准确地检测眼睛和嘴部状态 可有效地进行疲劳检测 关键词 疲劳检测 人脸检测 特征点检测 状态识别 核相关滤波器 卷积神经网络 中文引用格式 耿 磊 袁 菲 肖志涛 等 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 计算机工程 " 英文引用格式, '. )/ ((% /# - $# %-/ $$ " 1&&8(%1$#"3)##"8$ )#&", '. )/ )* 9,' 0 &%/%%$ # ' 0&%/&%% # &3 6,0.%%(% %/ # &$$ /,&$ /$#% /# # / $/2 $$#% 0$ %# 0 %/ # 3 $$$ $ 00$ #% /# 0 $# % 0/ $$$$#'#$$ # # %4$ $$ #/#$ $%$#%# 0 $# # -$ # /61# 6 %2 //$ ## 0 //# %$%#$$ # / # / $ 0# 32 $ 1# #%/$ # /. /$0 $$/ $ %%# #% $$$/3 / //# % #%/$ # / %% # #% % %%$%$ / 0#& #% %#% #% $% 61# $$" 概述 近年来道路交通事故频发 严重威胁到人们的生命财产安全和社会的发展 美国国家统计和分析 中心的报告表明 疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一 在交通事故发生前 如果驾驶员的反应可以提前 $ 则能够避免 交通事故 因此 驾驶员疲劳检测技术的研究对于预防交通事故有着重要的意义 作为一种非常重要的生物特征 人脸包含了丰富的信息 比如性别 身份 表情等 基于视觉的驾驶员面部检测是疲劳检测的首要步骤 针对人脸检测 国内外学者提出了各种各样的检测方法 文献 " 首先对原始图像进行色彩转换等预处理 然后对预处理后的图像进行肤色检测排除背景区域 最后使用 # 0$ 或中线定位法实现人脸检测 文献 设计了自适应更新参数的方法建立肤色检测模型 结合人脸的相似度信息和灰度信息提高了肤 基金项目 国家自然科学基金 天津市科技支撑计划重点项目 ))( 天津市科技特派员项目 7 作者简介 耿 磊 男 副教授 博士 主研方向为图像处理 模式识别智能信号处理 袁 菲 硕士研究生 肖志涛 通信作者 教授 博士 张 芳 吴 骏 李月龙 副教授 博士 收稿日期 "" 修回日期 ""#%

2 第 卷 第 期耿 磊 袁 菲 肖志涛 等 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 色检测的准确性 然后利用 # 0$ 对检测得到的区域进行分类得到最终的人脸区域 文献 提出一种结合 # 0$ 与 # 代数矢量积性质的人脸检测方法 首先使用 # 0$ 检测出人脸感兴趣区域 然后使用基于知识的方法对感兴趣区域进行筛选 最后使用 # 代数降低误检率 但是在实际应用中 上述方法容易受驾驶员姿态变化 遮挡等因素的影响 在复杂环境下检测效果不佳 鲁棒性差 在基于视觉的驾驶员疲劳检测系统应用中 眨眼频率以及打哈欠状态是疲劳检测的重要指标 因此 眼睛和嘴部的状态检测是疲劳检测中的关键问题 但是由于光照变化 佩戴眼镜等情况 使得眼睛状态识别的难度大大增加 眼睛状态的检测方法有很多种 如文献 采用模板匹配方法判断眼睛状态 由于虹膜在眼睑中位置不固定 易产生误检 采用多模板匹配 检测效率低实时性差 文献 采用眼睛虹膜区域灰度投影曲线判断眼睛状态 在虹膜信息完善时 有较好的检测效果 但是对光照要求较高 适用的场景少 文献 在人脸检测的基础上 根据眼白在 0 空间良好的聚类性 建立高斯眼白分割模型 利用眼白面积作为眼睛开闭指标 该算法复杂度低 但对光照变化敏感 文献 在红外条件下 根据眼角角度及上下眼睑间的高度在平面坐标上的分布特征对眼睛状态进行分类 文献 使用基于,-7 与 & 结合的眼睛开闭检测方法 该方法有较高的检测率 但是对驾 驶员佩戴墨镜及姿态变化有一定的局限性 鲁棒性差 传统的分类器需要针对每种情况人为地选取合适的特征 特征选取的合适与否 成为制约分类器效果的关键因素 而 能够自适应提取特征 避免了人工特征选取过程 且对特征有更好 的表达能力 打破了图像识别领域中 先提取特征 后模式识别 的框架 本文提出一种基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 使用红外采集设备对面部图像进行采集 通过结合 # -$ 与 6 算法进行人脸检测跟踪 采用级联回归方法定位关键点 提取眼睛和嘴部区域 运用 进行眼部和嘴部状态识别 计算疲劳参数进行疲劳检测 人脸检测与跟踪 由于基于 # -$ 的人脸检测算法在驾驶员姿态变化 光照变化及遮挡等情况下的检测效果不佳 鲁棒性较差 因此需要结合跟踪算法增加系统对人脸姿态变化 遮挡等情况的鲁棒性 6 跟踪算 法在循环结构检测跟踪算法的基础上使用 *. 特征替代之前方法中的灰度值特征 结合循环矩阵及其在傅里叶变换时的特性实现快速实时的跟踪 该算法对于光照变化 遮挡 姿态变化 非刚性形变 背景杂乱等跟踪效果良好 因此 本文采用基于 6 的跟踪算法进行驾驶员面部跟踪 结合人脸检测算法提高检测的效率 减少误检情况 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法框图如图 所示 图 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法框图 眼部和嘴部区域提取 面部关键区域检测是基于视觉特征疲劳检测方法中的重要部分 为基于人脸图像分析的方法提供了丰富的信息 在疲劳检测等领域有着重要的应用 基于级联回归的人脸特征点检测基于级联回归的特征点检测通过使用一系列弱回归器拟合复杂的非线性的关系 学习回归函数直接映射到检测结果 级联回归的方法定位速度快 检测精度高 本文选用基于级联回归的人脸特征点检测 级联回归模型将 个回归器通过级联的方法组合 通过不断拟合进行残差配准 其过程如下 $ 其中 是面部图像 $ 是训练集中人脸样本的数量 是手工标定的人脸形状 是迭代过程中的人脸特征点的形状 是每次迭代过程中的回归矩阵 是人脸图像 在形状位置为 时的局部特征的描述 每一级回归的目的是不断减少残差 该问题可以通过求最小二乘的闭式解完成 眼部和嘴部区域的提取方法本文采用基于级联回归的方法对面部关键点进行检测 根据特征点的位置进行眼部和嘴部区域的提取 如图 所示

3 $)' """"""" 计"算"机"工"程 图 &(基于人脸特征点的眼睛和嘴部区域提取 " " 采 用 此 方 法 可 以 同 时 提 取 眼 睛 和 嘴 部 的 区 域% 提取规则如下* $*$57 S57-$L I57-*L &*%57 *" S5;-#L *$5; '*%5 ; I5;-$L 其中%$57&%57&$5;&%5;分别为特征点检测中眼部 和嘴部的宽&高%S57&I57&S5;及 I5;分别为提取 眼部和嘴部区域的宽&高# $(基于 SOO的眼部和嘴部状态识别 &%%直接以二维图 像 作 为 输 入%自 动 学 习 图 像 特征及数据 内 部 的 隐 含 关 系% 避 免 了 对 图 像 进 行 复 杂的预处理%具 有 位 移& 缩 放 和 扭 曲 不 变 性 的 优 点# &%%的网 络 结 构 包 括 卷 积 层& 降 采 样 层 和 全 连 接 层# 图 * 为本文使用的 8<4 % *网络# $%#& 年 # 月 #, 日 $, &(降采样层 降采样层一 般 在 卷 积 层 之 后% 对 卷 积 层 生 成 的 特征图进行 降 维% 在 减 小 计 算 复 杂 度 的 同 时 可 以 保 持特征不变# 降 采 样 分 为 平 均 降 采 样& 最 大 值 采 样 和随机采样 ( #') # &%%中最常用的是最 大值 采样%其 中心思想是先将图像分割成 相互 没 有 交 集 的 矩 形 区 域%然后用每 个 区 域 的 最 大 特 征 表 示 降 采 样 之 后 的 卷积特征# $, $(全连接层 全连接层上的每一个神经 元 均 与 上 一 层 特 征 图 中的所有神经元互相连接# 与 卷 积 层 局 部 连 接 方 式 相比%全连接 层 的 全 连 接 方 式 会 产 生 更 多 的 网 络 参 数# 通过之前的卷积层和降 采样 层 已 经 降 低 了 特 征 维数%大大 减 小 了 全 连 接 层 的 计 算 量# 该 层 神 经 元 的输出如下*? 8%Q (" -1 8;(0Q" " 其中%(为神经 元 的 输 入%? 8%Q (" 为 神 经 元 的 输 出% 8 为连接权重%Q 为偏置%1 /" 为激活函数# %(疲劳检测 当驾驶员疲劳时%会出现 眨 眼 频 率 降 低&眨 眼 次 数减少&打 哈 欠 等 现 象# 仅 依 靠 眼 睛 的 状 态 判 断 疲 劳存在一定的局限性%因此本文在基于 &%%的状态 识别结果的基础上%通过获取 驾 驶 员 的 眼 睛&嘴 部 状 0.P:, R& 打 哈 欠 等 参 数 作 为 驾 态计 算 U-<&DF8& E# 驶员疲劳判断的标准%基于 &%%的眼睛状态的识别 结果如 图 所 示% 其 中% %$% 代 表 闭 眼% #$% 代 表 睁眼# 图 %(眼睛睁开程度识别结果 图 $(TR# O= >网络结构 $, (卷积层 卷积层 是 &%% 的 核 心 结 构# &%% 采 用 局 部 连 接和权值共享的方式%提取图像不同位置中的局部特 征%对于某个 神 经 元 来 说%其 提 取 的 局 部 特 征 是 不 同 特征图中的相同位置 ( #,) # 其中每个卷积层含有多个 特征平面%通 过 卷 积 核 对 上 一 层 图 像 进 行 卷 积%加 上 偏置得到当前层的特征图# 不同的卷积核通过- 滑动 窗口. 的方式提取输入图像不同位置的特征# 通过网 络的训练%卷积核可提取出某些有意义的特征# ""#" U-<&DF8参数 计算单位时间内眼睛闭合状 态 的 总 帧 数 与 单 位时间内总帧数 6的比值%即 U-<&DF8值 ( #) ) %计算 公式如下* 1-1#%%," 6 $" E# 0.P:, R 参数 在正常情况下眨眼频率为每分钟 #, 次 2*% 次% 每次眨眼时间为 %$ $, 62%$ * 6 # 若驾驶员在一段时 间内的眨眼 频 率 过 低% 那 么 驾 驶 员 的 状 态 有 可 能 处 于疲劳#

4 第 卷"第 # 期 $"" )) 耿"磊%袁"菲%肖志涛%等*基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 根据图 中 检 测 结 果 进 行 统 计% 当 眼 睛 状 态 值 由 # 变到 % 时%即认为眼睛 眨 动 次 数 增 加 一 次%以 此 类推%统计当前检测时间内所有 的 眨 眼 次 数%即 可 得 到眨眼频率%计算公式如下* OK # 3 >D 7 9C, 2' 16 '" 其中% 为 当 前 检 测 时 间 内 所 有 的 眨 眼 次 数% C, 2'为 处理每帧的时间%6为当前统计时间内的总帧数# 图 K(部分检测结果 *" 打哈欠参数 人们疲劳时往往伴随 着 频 繁 地 打 哈 欠# 打 哈 欠 表 (不同情况下眼睛和嘴部区域定位结果 是一个较长的过程且嘴巴 张开 幅 度 较 大# 当 嘴 巴 张 定位区域 样本个数 定位准确数 定位准确率 S 开持续一段 时 间 后% 可 判 定 为 打 哈 欠 状 态# 打 哈 欠 眼部 # '%% #,,, () $ $ 参数的定义如下* 嘴部 # '%% #,, (' $ ' 1 6 K"(. - G )",$ *$ $"眼部和嘴部状态识别 其中% 为 统 计 时 间 内 嘴 巴 张 开 状 态 的 总 帧 数%6为 从嘴部和眼部提取的区 域中 选取 $% %%% 张图片 统计时间 内 的 总 帧 数# 当 驾 驶 员 打 哈 欠 时% 1 K"(. 达 作为实验训练样本%其中睁眼图片 ) %%% 张&闭眼图片 到最大值# K(实验结果与分析 K, (红外视频采集系统, %%% 张&张 嘴 图 片 %%% 张 以 及 闭 嘴 图 片 %%% 张# 训练时将正负样本灰度化%并归一化至 *' 1$& 大小# 部分样本如图 ' 所示# 红外光可以克服佩戴墨镜 对 驾 驶 员 眼 睛 的 遮 挡 问题且能满足夜间使用的 需求# 本 文 的 图 像 采 集 系 统使用 型号的维视相机%选用主动红 外光源&,%.'" 进 行 补 光 照 明# 同 时 采 用 &,%.' 的窄带滤光片%在减少其他 波长 光 线 干 扰 的 同 时%可 以穿透墨镜%获取红外光谱下的眼睛图像# 图 -(眼睛嘴巴部分训练样本 K, &(实验平台和数据集 实验环境为 8$%#$ 0F(.7 M$$$(%W0.5"Q6) ""为验证本文提出的眼部 和嘴 部 状 态 识 别 方 法 的 操作系统 9.* # <" &", ;K" 0 )4 ')%%B[% &UL6 准确性%使用 8<4 % *对是否 佩 戴 眼 镜 情 况 下 的 不 同 $$ '%?BI" %内存 &?E# 数据集进行 测 试 验 证# 表 $ 为 眼 睛 状 态 测 试 结 果% 通过红外采 集 系 统 采 集 $% 位 测 试 者 的 红 外 视 表 * 为嘴巴状态的测试结果# 频序 列 作 为 数 据 集% 其 中 包 括 #% 名 男 性 测 试 者 和 表 &(眼睛状态测试结果 #% 名女性测试 者# 采 集 每 位 测 试 者 在 不 佩 戴 墨 镜& 佩戴近 视 镜& 佩 戴 夜 视 镜 及 佩 戴 墨 镜 种 情 况 下 的 数据库 视频# 以 $), 2 'S 6的 帧 率 采 集 每 种 情 况 下 的 视 频%共采集了 #'% 段长度约为 *% 6的视频%且视 频图 测试样 识别错 状态 本数量 误数量 睁眼 *,&& & (( $ )& 闭眼 #,,% (( $ ) 睁眼 $ (, $( (& $ % 闭眼 (*% *) (' $ %$ 准确率 S 9 <: 无眼镜" 像大小为 )$% 像素 1&% 像素# K, $(实验结果 眼睛 9 <: 有眼镜",$ *$ #"眼部和嘴部区域检测结果 表 $(嘴巴状态测试结果 为了检验本文眼部和嘴部 区 域 提 取 算 法 的 有 效 <:数据集下的视频序 列进行 定 位 实 验%计 算 性%对 9 状态 测试样本数 错分数 准确率 S 眼部和嘴部的定位准确率# 本 文 取 每 个 测 试 人 员 每 嘴巴张开 *% (($ %) 嘴巴闭合,%, # (($ '% 种情况下的 $% 张 图 片 进 行 实 验# 部 分 测 试 人 员 的 检测结果如 图, 所 示% 统 计 结 果 如 表 # 所 示# 由 实 "" 由 实 验 结 果 可 知% 该 网 络 对 不 同 环 境 下 的 眼 睛 验结果可知%本 文 提 出 的 眼 部 和 嘴 部 区 域 定 位 算 法 和嘴巴的状 态 有 较 高 的 识 别 率% 但 佩 戴 眼 镜 的 状 态 有较高的准确率# 识别率要低 于 其 他 情 况% 这 主 要 是 由 于 镜 片 反 光 对

5 计 算 机 工 程 年 月 日 一部分图片的识别造成干扰 将一部分闭眼图片识别为睁眼状态 将表 中眼睛状态测试结果的平均识别率与基于高斯眼白模型 &% $$ # 的状态识别方法 基于多信息融合的眼睛状态识别方法 基于 0 和 & 的眼睛状态识别方法 基于 颜色相关的 # -$ 眼睛状态识别方法进行对比 结果如表 所示 表 不同眼睛状态识别算法的识别结果 方法 睁眼识别率 闭眼识别率 平均识别率 &" &% $ # 多信息融合 0& # 0$ 疲劳检测 为验证本文算法的准确率及速度 对红外视频采 集系统获取的 个视频进行测试 其中包含 帧 大小为 像素 像素的图像 本文算法处理一 帧图片各模块的平均耗时如表 所示 表 疲劳检测算法各模块的平均耗时 $ 模块 平均耗时 人脸检测与跟踪 区域提取 图 45*6 测试结果 通过统计实验结果发现 当驾驶员处于正常状态时大部分 7,.& 值都小于疲劳时的数值 由于部分的误检或者光照的影响 7,.& 的值会略微增加 但是 7,.& 值都在 以内 当 7,.& 大于 时已经出现疲劳现象 为了减少误判的情况 将 7,.& 的阈值设置为 " 当 7,.& 值小于 结合眨眼频率和打哈欠的参数进行疲劳判定 本文将打哈欠参数作为判定疲劳的辅助条件 通过统计嘴巴张开程度 确定打哈欠参数合适的阈值 图 为部分测试结果 其中 # # 都存在打哈欠的行为 # 为普通情况下的嘴巴状态 状态识别 疲劳判断 算法整体耗时 从表 的检测结果可以看出 人脸检测与跟踪是算法的主要耗时模块 眼睛和嘴部区域提取 状态识别及疲劳判断等模块均有较高的检测速率 能够满足疲劳检测系统实时性的要求 当驾驶员疲劳时 眨眼速度会变慢 眨眼频率会降低 并伴随着打哈欠 文献 给出了 个阈值 和 把驾驶员疲劳的状态分成 个部分 清醒 疑似疲劳 昏昏欲睡 但是也有其他的研究表明 当 7,.& 值小于 时驾驶员处于清醒的状态 大于 时驾驶员则处于疲劳的状态 由于不同的疲劳判定方法中眼睛的闭合程度不完全相同 因此会出现不同的疲劳判断阈值 本文通过前面部分完成了人脸检测与跟踪 眼部和嘴部区域提取及眼睛和嘴巴状态的识别工作 通过统计多名测试人员处于正常状态及疲劳状态下的视频序列 计算相应的 7,.& 值 统计结果如图 所示 其中 # 视频中驾驶员处于清醒状态 其他视频中驾驶员均伴有不同程度的疲劳 图 嘴部张开程度检测结果 由图 可知 # 所示在正常情况驾驶员嘴巴基本处于闭合状态 的值都比较低 但是由于驾驶员有时说话时嘴巴有大幅度张开 也会影响打哈欠数值的计算 当驾驶员出现打哈欠现象时打哈欠参数基本都明显大于正常状态时的数值 本文选取 作为 打哈欠现象的阈值 为了验证本文方法的准确性 通过采集测试人员模拟清醒状态及疲劳状态的视频 包括佩戴眼镜及不佩戴眼镜的情况 首先通过人工统计测试视频中疲劳发生的次数 然后通过本文的疲劳检测系统对测试视频进行检测 最后对检测结果进行统计 实验结果如表 所示

6 第 卷 第 期耿 磊 袁 菲 肖志涛 等 基于面部行为分析的驾驶员疲劳检测方法 状态 表 疲劳实验检测结果 疲劳发生次数 正确检测数 检测准确率 5 无眼镜 有眼镜 从表 可以看出 本文的疲劳检测算法在有无佩戴眼镜的情况下均有较高的检测准确率 但是因为佩戴眼镜时镜片反光等情况会影响人脸特征点检测 使得眼部和嘴部区域提取及识别产生误检 相对于无眼镜的情况下准确率稍低 结束语 本文使用基于级联回归的人脸关键点检测方法进行眼睛和嘴巴区域图像的提取 并采用基于 的方法进行眼部和嘴部状态的识别 在此基础上计算 7,.& 眨眼频率和打哈欠等参数进行疲劳判断 实验结果表明 本文方法具有较快的检测速率和准确性 对眼睛及嘴部状态识别具有较高的准确性和鲁棒性 尤其在佩戴眼镜的情况下识别率明显提升 能够准确检测疲劳 本文算法只对眼睛和嘴巴的张合 种状态进行分类识别 在实际检测过程中也存在中间状态 这对疲劳的判断也有十分重要的意义 因此对中间状态的识别是下一步要研究的工作 参考文献.-&9.3 %(" $ #, #,# /% $ 557%#$'' % &$$ # 0%$9 $/ (& '7$" 李明瑞 傅 明 曹 敦 基于肤色检测的 # -$ 人脸检测算法改进 计算机工程 " 刘在英 朱琳玲 杨 平 基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法 计算机工程 " 刘春生 常发亮 陈振学 等 改进的高斯肤色模型及其在人脸检测中的应用 仪器仪表学报 " 杨晋吉 李荣兵 基于 # 0$ 与 # 代数的人脸检测 计算机工程 ",- & * 9 " 7/$% # $ /%( "$(3$$$(% ' " %$ ".'(*(,-&*'.*('& '((3$$(% // $ 3 # $ 557%#$ ' ' % $* " % '%$ 8 $ &$$.3 # '7$" 旷文腾 毛宽诚 黄家才 等 基于高斯眼白模型的疲劳驾驶检测 中国图象图形学报 " 赵 文 张 意 张卫华 等 基于红外图像的眼睛开闭检测方法 计算机工程与设计 " 姚 胜 李晓华 张卫华 等 基于,-7 的眼睛开闭检测方法 计算机应用研究 ", -.& - (6 & - %2" # * #3 ) # %" " *'&&'. '&7 */" $# %2 3/ 61# $ ' $%$ 7 $$ 8 %/ '% " *'&''&7 / %&% %2"0"#% 3/ 6$ 557%#$$ ' $ " 邓健康 基于级联回归模型的人脸配准研究 ( 南京 南京信息工程大学,*9/% 32 % #,%$ 7 (% 557%#$ / / ' % 7 % 9 $/ (&'7$$" )', ( & &%/ $% 7 1 ( 32$ &%% " 吴康华 基于 7,.& 的驾驶疲劳检测系统设计 ( 杭州 浙江大学 '((3$$$9 &$ $ $ ' -/ ( # % ' #$ &'7 # %$ & 7%$$ " 9 *)*.,-' %/ &(% 3 $$ &$ 557%#$' % 0%$ # %/ %$3 2 & 7$$" 6'7,' 9'9',, 9 9/%"0 $# (3$ ((% &$ # 7$%$ 557%#$'*&$& $ " 编辑 索书志

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