非约束条件下的驾驶人嘴唇检测方法

摘要：

基于机器视觉的嘴唇识别是驾驶人行为监测的关键技术之一,理想光照、正面姿态与闭嘴状态下的嘴唇识别率较高,但实际驾驶环境中存在光照变化、头部转动与嘴部运动等非约束条件.提出了一种实车环境下的驾驶人面部识别与嘴唇分割方法.考虑到肤色在像素空间邻域与灰度值域的平滑相似性,首先给出一种基于双边滤波器与单尺度Retinex的光照均衡方法,提升非均匀光照下肤色聚类的稳定性,进而建立Adaboost-YCb'Cr'动态肤色模型识别人脸,该方法可以有效适应复杂环境下的光照变化与头部姿态.提出一种基于YCbCr与HSI色彩空间的复合色度累加策略,在有效增强唇色与肤色阈值可分性的基础上,采用降维的2D-OTSU方法准确地分割嘴唇区域.研究结果表明:提出的算法能有效检测实际行车环境下的驾驶人嘴唇区域,对于非均匀光照、头部转动与嘴部动作产生的色度畸变、嘴部阴影与边缘模糊等干扰具有较好的鲁棒性;该算法可应用于检测实际行车中驾驶人的说话、打哈欠等行为.

关键词：交通工程、驾驶行为监控、机器视觉、光照均衡、肤色模型、2D-OTSU

所属期刊栏目：36

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金项目61374196,61473046;教育部长江学者与创新团队支持计划项目IRT1286;陕西省自然科学基金项目2016JQ5096;陕西省教育厅专项科研计划项目16JK1375;西安工业大学校长基金项目XAGDXJJ15006

在线出版日期：2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：79-87