[发明专利]基于面部特征的实时睡意检测方法

权利要求书

1.一种基于面部特征的实时睡意检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，人脸检测和皮肤分割

使用Viola Jones进行面部特征检测，检测到人脸后，通过将图像转换为YCbCr域来执行皮肤分割；

步骤2，闭眼检测

使用边缘检测识别出两只眼睛，并根据单只眼睛的对称性确定眼睛的中心，最后确定瞳孔；如果眼睛打开，执行步骤3；如果眼睛闭合，并超过第一阈值时间，则视为睡意状态，在该状态期间设置警报，若眼睛闭合时间未超过第一阈值时间，则执行步骤3；

步骤3，打哈欠检测

使用Viola Jones检测到嘴部区域，采用k-means聚类对嘴部区域进行分割，通过对区域内图像像素的划分，判断嘴巴是否张开，并利用相关系数模板匹配进行跟踪，如果嘴巴张开时间大于第二阈值时间，则视为打哈欠状态；

步骤4，睡意检测

采用线性核的二元SVM分类器进行分类，如果检测眼部打开，未检测到打哈欠，视为正常状态；如果检测眼部打开，并且检测到打哈欠，则视为睡意状态；如果检测眼部闭合超过第一阈值时间，则视为睡意状态；在最终检测为睡意状态下打开警报。

2.根据权利要求1所述的基于面部特征的实时睡意检测方法，其特征在于，步骤2闭眼检测中，第一阈值时间为3秒。

3.根据权利要求1所述的基于面部特征的实时睡意检测方法，其特征在于，步骤2中，使用sobel边缘检测识别出两只眼睛。

4.根据权利要求1所述的基于面部特征的实时睡意检测方法，其特征在于，步骤3打哈欠检测中，第二阈值时间为3秒。