1、近年來(lái)，由于駕駛員疲勞駕駛引起的交通事故在駕駛事故中占的比例越來(lái)越大，其社會(huì)危害也越來(lái)越大。因此研究一種非接觸式的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)方法具有非常重要的意義。眼睛是人臉中非常顯著的特征之一。目前眼睛檢測(cè)和定位主要針對(duì)眼角、虹膜和瞳孔，而眼角的檢測(cè)比虹膜和瞳孔更加穩(wěn)定。準(zhǔn)確定位眼角，獲取眼睛區(qū)域進(jìn)行眼睛狀態(tài)識(shí)別是基于視覺(jué)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)的重要內(nèi)容。
　　 針對(duì)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)的應(yīng)用需求，本文在人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)眼睛角點(diǎn)定位與眼睛狀態(tài)識(shí)別的方法進(jìn)

2、行了研究。主要做了以下兩個(gè)方面的工作。
　　 (1)為了提高人眼定位的準(zhǔn)確率，提出了一種新的眼睛角點(diǎn)精確定位方法。該方法包括眼睛粗定位、輪廓提取橢圓擬合、角點(diǎn)檢測(cè)和眼角定位等步驟。其中眼睛粗定位是根據(jù)眼睛在人臉中所占比率的認(rèn)知原理進(jìn)行定位的;提取眼睛輪廓并運(yùn)用最小二乘法對(duì)眼睛區(qū)域進(jìn)行橢圓擬合;然后運(yùn)用CSS(Curvature Scale Space)角點(diǎn)檢測(cè)算子進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)來(lái)準(zhǔn)確獲取眼角候選點(diǎn);最后采用角點(diǎn)投影頻數(shù)分布的統(tǒng)計(jì)方

3、法確定眼睛內(nèi)外眼角點(diǎn)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，本文方法降低了光線強(qiáng)度和表情變化對(duì)眼角的影響，優(yōu)于傳統(tǒng)的眼角點(diǎn)定位方法。
　　 (2)在定位人眼角點(diǎn)之后，本文提出了一種兩步模板匹配法的眼睛狀態(tài)識(shí)別方法用于眼睛狀態(tài)的識(shí)別。該方法首先改進(jìn)了傳統(tǒng)模板匹配方法中眼睛模板的制作，在圖像處理過(guò)程中加入了雙極線性插值方法圖像大小歸一化和灰度直方圖均衡化，且每個(gè)睜、閉眼模板分別采用6幅不同特征的左右眼睛圖像進(jìn)行合成，左右睜眼合用一個(gè)睜眼模板，故最終眼睛模板

4、只分為睜眼和閉眼兩個(gè)模板;其次在傳統(tǒng)模板匹配方法的基礎(chǔ)上提出了兩步模板匹配法，第一步模板匹配采用相關(guān)函數(shù)來(lái)計(jì)算匹配程度，左右眼狀態(tài)一致的圖像直接得到結(jié)果，對(duì)于兩眼狀態(tài)判斷不統(tǒng)一的眼睛圖像再進(jìn)行第二步模板匹配，在第二步模板匹配中采用誤差測(cè)量來(lái)計(jì)算匹配程度并獲取最終眼睛識(shí)別結(jié)果。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法降低了睜眼程度很小時(shí)狀態(tài)識(shí)別的錯(cuò)誤率，提高了識(shí)別的精度。
　　 最后，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了疲勞駕駛監(jiān)測(cè)原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)首先實(shí)現(xiàn)了眼睛定位