动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究

• 作者: 付锐 张文霞 程文冬
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 眼鼻特征 机器视觉 AKF-HSI融合算法 照度
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 97-103,118
• 页数: 8页
• 分类号: U491.2+54
• 字数: 4436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2014.10.016

摘要

基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104～10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82％～92％.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文冬	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	22	88	6.0	8.0
3	付锐	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	89	954	17.0	26.0
6	张文霞	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	3	15	2.0	3.0