[发明专利]一种基于快速特征点定位的视线朝向判断方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于快速特征点定位的视线朝向判断方法及系统，其中方法包括：利用Adaboost算法识别出驾驶员脸部区域；利用基于局部二值特征的形状回归算法获取部分特征点位置信息；定义视线参数并初始化视线参数；计算前设定帧数之后的每帧脸部区域的视线参数与视线参数初始化值的比值，依据比值获取单帧视线偏转结果；根据视线偏转结果出现的频率获取多帧脸部区域图像的视线偏转结果。有益效果：基于局部二值特征的形状回归算法，相比全局特征，噪声、计算量更少，实时性高；对视线参数进行了初始化，所以视线偏转判断不会受限于图像采集装置的安装位置，且可以检测不同驾驶者的视线偏转，适应性强；视线偏转的判断采用多帧判断，准确率更高。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于快速特征点定位的视线朝向判断方法及系统。

背景技术

现代社会，人们生活水平有了大幅提高，对于汽车的保有量也是得到快速增长。因此，人们对安全驾驶越来越重视，对安全驾驶技术的研究也越来越深入。据不完全估计，全世界交通事故中几乎有一半左右是由于驾驶员处于非正常驾驶状态所引起的，比如，疲劳驾驶，注意力分散，左顾右盼等。因此，实时对驾驶员状态监测具有重要意义，而一个实时性快，准确性高，判断角度大的驾驶员视线朝向检测方法显得尤为重要。

一种车载型疲劳驾驶检测与身份认证装置及其检测方法，通过基于三维面部图像建立欧拉旋转角坐标系，每种不同的角度分别用平动角、旋转角以及滚动角表示，通过根据欧拉旋转角坐标分析判断左右摆头姿势；该方法通过对头部姿态进行三维立体建模，该方法相对其他方法来说也是稳定性较为可靠的一种方法，但是采用该方法的缺点就是在实时性方面较差，没有考虑到对驾驶员状态监测的实时性要求。

一种眼睛视线判断的方法，通过摄像头采集图像，利用轮廓比对的方式从图像中分析出眼睛区域，分析眼睛区域中的眼部特征，计算瞳孔和眼眶相对距离并依据瞳孔半径算出差异值，根据相对距离与差异值计算出特征比例，根据特征比例判断瞳孔位于眼眶的位置，依据瞳孔所在眼眶的位置，以判定视线朝向，该方法相对来说比较简单，实时性快，能快速检测驾驶员视线朝向，但是却严重依赖于眼睛检测的精度，眼睛检测稍微出现点偏差就会导致误检，因此在稳定性和可靠性上亟待提高。

当前判断驾驶员视线的方法在准确性、实时性以及稳定性等方面存在许多不足之处。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种基于快速特征点定位的视线朝向判断方法及系统，解决现有技术中的上述技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种基于快速特征点定位的视线朝向判断方法，包括：

S1、利用具有红外补光功能的图像采集装置采集驾驶员头部图像并对采集的驾驶员头部图像进行预处理，利用Adaboost算法训练出识别脸部区域的分类器，利用训练出的所述分类器对预处理后的驾驶员头部图像进行识别从而识别出驾驶员脸部区域图像；

S2、利用基于局部二值特征的形状回归算法训练定位脸部特征点的模型，利用训练出的所述模型定位驾驶员脸部区域图像的特征点，根据定位的驾驶员脸部区域特征点获取所有眼部轮廓特征点位置信息以及特定的耳部特征点位置信息，眼部轮廓特征点位置信息包括左眼轮廓特征点位置信息和右眼轮廓特征点位置信息，特定的耳部特征点位置信息包括一特定的左耳特征点位置信息和一特定的右耳特征点位置信息；

S3、定义视线参数并将前设定帧数的驾驶员脸部区域图像用以初始化视线参数，其中l₁表示左眼轮廓特征点的质心到特定的左耳特征点的距离，l₂表示右眼轮廓特征点的质心到特定的右耳特征点的距离；

S4、获取前设定帧数之后的驾驶员脸部区域图像后，计算每张驾驶员脸部区域图像的视线参数与视线参数初始化值的比值，并根据比值获取该张驾驶员脸部区域图像的视线偏转结果；