一種眼睛狀態(tài)檢測的組合方法

摘 要： 眼睛狀態(tài)檢測具有廣泛的應用。為克服目前單個算法的不足，進一步提高眼睛狀態(tài)檢測的準確率，在此首先介紹了2種眼睛狀態(tài)檢查方法，即模板匹配方法和投影方法，然后對這2種方法進行組合提出了一種新的組合方法。組合方法首先利用模版匹配方法對眼睛狀態(tài)做出判斷，然后通過與預先設定的閾值比較，對第一步無法做出判斷的圖像再利用投影法進一步判斷。通過對300個眼睛圖像進行檢測，準確率達到了94.8%。試驗結果表明了該組合方法較單個檢測方法具有更好的可靠性和準確性，同時適中的復雜性也說明該算法的可行性。

關鍵詞： 眼睛狀態(tài)檢測； 模板匹配； 水平投影； 組合方法

中圖分類號： TN964?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）08?0101?03

0 引 言

眼睛是人臉面部最主要的組成部分，眼睛狀態(tài)的檢測算法的應用范圍也越來越廣泛。例如，針對機車駕駛員的疲勞檢測中，可以通過眼睛狀態(tài)變化的檢測及時反映駕駛員的疲勞情況，有效防止交通意外的發(fā)生；在人臉識別過程中可以通過眼睛狀態(tài)檢測，判斷所取人臉是否為活體。此外，通過眼睛狀態(tài)還可以為表情識別和人機接口提供大量的信息。目前，眼睛狀態(tài)檢測方法有很多，綜合來說可以把它們分為2類[1]：一種是基于特征分析的眼睛狀態(tài)檢測方法；另一種是基于模式分類的眼睛狀態(tài)檢測方法。基于特征分析的方法主要有模板匹配方法、投影方法、檢測瞳孔[2]、Hough 變化檢測虹膜[3]等?；谀Ｊ椒诸惖臋z測方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡[4]、支持向量機（SVM） 、隱馬爾可夫模型（HMM）[5]等方法，此類方法根據(jù)樣本自動學習規(guī)則或知識的方法將眼睛狀態(tài)檢測的問題轉化為判斷圖像區(qū)域是睜眼還是閉眼的分類問題。……