[发明专利]一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法

说明书

本发明公开一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法，通过人眼识别算法和面部特征点估计算法对图像信息进行人眼识别和人眼状态检测，可以用于汽车中进行疲劳监测。实时反馈司机的开车状况和疲劳情况，并将司机的疲劳情况实时发送到App上实现家人对司机疲劳状况的检测。实现家人监督，实时提醒，从而实现减少因为司机疲劳驾驶而造成的事故伤亡。本发明在识别率和安全性上都有不错的效果并且无需大量人脸数据，能在保证安全的情况下，大大提高疲劳监测速度。

技术领域

本发明属于图像处理方法技术，尤其涉及一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法。

背景技术

随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人眼识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。

中国CN200510027371.X号专利涉及一种人眼定位和人眼张开闭合的识别方法。本发明主要解决对动态图象的人眼进识别的问题。其步骤为：将摄像头动态提取到的一帧图象利用灰度直方图进行自动灰度均衡，将人的脸部从背景中凸现出来，再利用可调半窗口域值将人脸从背景中提取出来，根据估算的人眼象素块大小，去掉非人眼区域，然后结合人眼的二维几何关系自动确定人的双眼，用黑框在原始图像上显示出来，如果没有检测到双眼，系统声音提示；再利用眼睛象素的大小，判断眼睛的张开与闭合；如果眼睛张开，原始图像上将有黑框显示，程序不发出提示音；如果眼睛闭上，原始图像上将没有黑框显示，程序发出提示音。该识别方法需要数据集量大，检测速度慢。

中国CN201710315119.1号专利涉及一种结合视觉疲劳检测的裸眼立体显示装置和方法。本装置主要由红外双目摄像机、人眼图像分析单元、人眼空间位置反馈单元、人眼视区调整单元、左右视图显示调整单元、人眼疲劳检测单元和视频输出单元组成。本方法采用人眼眼球跟踪技术实时定位人眼的空间坐标，采用可编程逻辑阵列技术实时跟踪眼睛位置移动与对应液晶光栅图像子像素进行重新排布，以改变最佳视点区域，有效地减小人眼观看过程中的图像串扰，提高用户观视体验；同时，通过上述技术实时检测、度量和评价用户在观视过程中的眼部疲劳状态，判定其不良生理反应程度，以提示用户及时采取措施预防或缓解视觉疲劳。该方法需要大量的数据集进行训练，识别速度较慢。

近些年来，并没有比较好的电脑人脸识别软件，传统人眼也存在许多弊端，检测速度慢，需要数据集量大，对环境要求过高。目前，国内外研究人脸识别的算法有多种，通常面对静态图像的人脸自动模式识别技术分为三大类：基于几何特征的识别方法、基于代数特征的识别方法和基于连接机制的识别方法；应用神经网络的识别方式需要大量的脸部图库，应用自学习的方法进行识别，它对脸部图库的要求比较高。因此，急需设计一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法，通过所述人眼识别算法在人眼识别过程中对环境要求低，识别速度快、识别率高；通过所述面部特征点估计算法不需要大量数据集进行训练，解决了训练数据收集困难的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

本发明提供一种基于二维人眼识别的疲劳监测方法，包括以下步骤：

(1)通过图像采集装置对驾驶员进行人脸图像采集寻找人脸；

(2)通过人眼识别算法和面部特征点估计算法对图像信息进行人眼识别和人眼状态检测；

(3)根据人眼状态信息发出提示音，并将状态信息发送到App。