[发明专利]一种基于机器视觉的眼睛闭合度计算方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的眼睛闭合度计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)采取一段视频，对视频中的每一帧进行处理，其中，图片处理过程包括图片增强技术、阈值分割、腐蚀和膨胀技术，步骤如下：

步骤1.1：读取所测视频中的每一帧图片，根据Viola-Jones算法中的人脸分类器，从采集到的图像中检测出人脸，并把人脸区域从图片中标记出来；

步骤1.2：利用机器视觉中的眼部分类器从人脸区域中标定出眼部区域ROI，记其面积为A；

步骤1.3：在步骤1.2标出ROI的基础上，如果ROI是彩色图，就对ROI进行灰度化处理，如果ROI已经是灰度图就直接进入步骤1.4；

步骤1.4：将ROI的灰度值拉伸；

步骤1.5：利用Otsu法求ROI的分割阈值m，然后根据求出的阈值对ROI进行二值化处理，灰度值小于m的设置为零，灰度值大于m的设置为255；

步骤1.6：利用膨胀、腐蚀技术对二值图像进行平滑处理，此时双眼的面积可以由黑色区域进行表示；

步骤1.7：统计步骤1.6中黑色像素的个数，即眼睛所占的面积B，再计算ROI总像素数，即ROI的面积A；

步骤1.8：用眼睛所占的面积A比上ROI的面积B得到一个比值P，也就是眼睛的闭合度，其方程表示如下：

在此，各参数定义如下：

P：眼睛的闭合度；

A：眼睛所占的面积；

B：ROI的面积；

2)根据步骤1)中所得到的闭合度判断眼睛状态(S)，其中，用P＝0.15作为阈值来判断眼睛状态，即当P>0.15时为眼睛睁开状态，当P<0.15时为眼睛闭合状态；

3)根据步骤2)中的判断值，判断并统计一段视频中的闭眼状态帧数N，这段视频中的总的帧数用T表示，其中没有检测到人眼的帧数用M表示。利用帧数求所要检测的视频中闭眼时间所占比K由如下公式计算：

其中，上述步骤中各参数定义如下：

K：闭眼状态占所测视频中的百分比；

N：视频中闭眼状态帧数；

T：所测视频中总的帧数；

M：所测视频中没有检测到人眼区域的帧数；

4)根据计算出的K值，结合PERCLOS判断准则判断司机的疲劳程度。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的眼睛闭合度计算方法，其特征在于：所述步骤1.1中，当利用人脸分类器进行检测时，还要考虑到多个人的情况，根据所检测到的所有人脸的面积，取人脸面积最大的作为研究对象。

3.如权利要求1或2所述的一种基于机器学习的眼睛闭合度计算方法，其特征在于：在步骤1.2中，使用的是双眼分类器以获取双眼区域的面积。