[发明专利]一种基于快速傅立叶变换的打盹行为检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理和模式识别技术的应用领域，特别涉及驾驶员疲劳检测中的打盹 行为的检测方法。

背景技术

目前在驾驶员疲劳检测的领域当中，大多是针对驾驶员是否眨眼睛，多长频率眨眼 睛这一动作入手，但是由于驾驶员的个人习惯不同，当驾驶员出现打盹这一行为的时候，由 于目前的方法需要找出眼睛的位置进行判别，所以此时这一检测方法将不能满足驾驶人员 的需要。而目前在驾驶员打盹行为的检测技术中，主要采用的是硬件实现的方法，通过安 装在驾驶员头部的传感器采集头部的运动信息，根据头转动的角度来判别驾驶员是否在打 盹，该方法是接触式的检测方法，对驾驶员会造成一定的干扰，而且由于每个人的打盹行 为中头转动的角度也不一样，所以该方法鲁棒性不高，使用也不方便。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供一种基于快速傅立叶变换的 打盹行为检测方法。本发明采用图像处理和模式识别技术，对人脸中心坐标点的采集没有 任何环境限制，采用了较为成熟的快速傅立叶算法对头部的运动曲线进行分析，使得检测 具有较高的鲁棒性、准确性和实时性。本发明通过如下技术方案实现。

一种基于快速傅立叶变换的打盹行为检测方法，包括如下步骤：

(1)人脸检测定位：采用了针对动态图像序列的改进的Adaboost法对人脸进行检测，通 过动态地改变搜索区域以及初始搜索框，能快速，准确地定位人脸所在的矩形区域，然后 求出人脸所在的矩形区域中心的坐标并记录。

(2)头部运动特征提取：在采集到一定数量的人脸所在的矩形区域的中心坐标点之后， 对该坐标点数据进行快速傅立叶变换，把时域信息转换到频域，并根据每次快速傅立叶变 换得出的低频段的幅值系数进行分析，把头部行为分为静止，小幅度运动，垂直方向有规 律运动三种状态；

(3)打盹行为识别：重复执行步骤(2)，并记录每次步骤(2)的结果及步骤(2)执行 的次数，当执行次数达到设定的数量之后则进行打盹行为判别，在重复执行步骤(2)这 一时间段中，若垂直方向有规律运动状态的次数超过设定值，则判别为打盹行为。

上述方法的步骤(1)中，Adaboost法是较为成熟的人脸检测方法，而由于采用摄 像头对图像进行采集，得到的是动态序列图像，针对这一特点，改进了Adaboost法，通 过动态地改变搜索区域以及初始搜索框，提升了该方法的检测精确度和速度.

上述方法的步骤(2)中，分析人头部运动轨迹时是把头部的运动分为垂直方向以及 水平方向进行分析的。通过步骤(1)采集人脸所在的矩形区域的中心坐标点，在采集到 设定数量的坐标点数据之后就做一次快速傅立叶变换，把时域的数据转换到频域中进行分 析。由于人的打盹行为是一种在垂直方向上有规律的运动行为，其运动轨迹是一条类正弦 波的曲线，并且是一种低频的运动，所以在频域的分析中，垂直方向的快速傅立叶变换的 低频系数的幅值会明显地增加，通过该低频系数以及结合水平方向的分析结果即可对人的 行为状态进行判别，识别出人的头部是否在做有规律的运动，当人不动的时候，其各个频 段的傅立叶系数也会很小，通过此可以判断头部是否静止不动。

上述方法的步骤(3)中，通过步骤(2)可以判别人的头部在一个短的时间段(采 集到64个人脸所在的矩形区域的中心坐标点的时间)中是否在做垂直方向的有规律运动， 小幅度运动或静止，而在驾驶时这三种状态应该是交替出现的，若在一定时间段(进行 15次的快速傅立叶变换分析)中，垂直方向有规律运动状态的次数超过设定值，则可以 判别为打盹行为。在步骤(3)中会对步骤(2)的执行次数进行计数，当步骤(2)执行 了设定次数之后就进行行为分析，判断人是否在打盹。

本发明采用了模式识别技术以及统计判决的方法对打盹行为进行检测，具有非接触， 鲁棒性高，实时性好的特点，与现有技术相比本发明的优点与积极效果具体有：

1.本发明针对动态序列图像对Adaboost法进行了改进。采用Adaboost法对人脸进行检 测，动态地改变搜索的区域和初始搜索矩形框，提升了Adaboost法在动态序列图像中对人 脸检测的精确度和速度。

2.傅立叶系数能反映信号在各频段的能量，从而基本上体现人头部运动轨迹 的频率分布以及频率特征。