疲勞駕駛視頻監(jiān)測中的快速人臉定位方法
3 實驗結(jié)果及分析
本章節(jié)進行實驗以驗證本文所提方法的實時性以及對光照和人臉姿態(tài)變化的魯棒性。
實驗平臺采用的計算機CPU為Intel(R)CPU@2.13 GHz,內(nèi)存1 GB;軟件平臺為Windows XP;圖像處理程序由MATLAB編制。待處理圖像為事先獲取的模擬光照變化及人臉姿態(tài)變化的駕駛員圖像,大小統(tǒng)一設(shè)置為320x240像素,如圖4所示。本文引用地址:http://2s4d.com/article/187211.htm
1)對圖4中的圖像進行實驗,均準(zhǔn)確的得到了人臉區(qū)域,因此可以得出本方法對光照和人臉姿態(tài)的變化具有良好的魯棒性。
圖5展示了與圖3不同光照不同人臉姿態(tài)下的人臉定位效果。
2)通過對圖4中8幅圖像進行實驗,得出本方法對320×240像素大小的圖像處理所需時間為94ms。
綜合1)、2)可知,該方法定位準(zhǔn)確、魯棒性好,且定位速度快,為系統(tǒng)的實時性以及下一步的檢測和跟蹤人眼打下了良好的基礎(chǔ)。
4 結(jié)論
本文緊密結(jié)合疲勞駕駛視頻監(jiān)測過程中視頻背景基本保持不變的實際特點,引入背景減除法結(jié)合灰度投影來實現(xiàn)快速人臉定位。實驗證明,本文所提出的方法準(zhǔn)確、快速且對光照和人臉姿態(tài)變化魯棒性好,為下一步實時、準(zhǔn)確地判斷駕駛疲勞狀態(tài),打下了良好的基礎(chǔ)。然而本文所提出的方法適用于圖像中存在駕駛員的情況,且僅限于可明顯觀察到駕駛員的光照條件,在光線太弱時難以發(fā)揮作用,仍然需要進一步的工作以發(fā)現(xiàn)更好的快速人臉定位方法。
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