基于matlab的人眼开度识别的设计与实现.docx

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1、武汉理工大学毕业设计（论文）基于MATLAB的人眼开度识别学院（系）： 自动化学院专业班级：自动化1002班学生姓名：刘珂指导教师：李志俊学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：年 月 日学位论文版权使用授权书（黑体小二号）本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权省级优秀学士论文评选机构将

2、本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在 年解密后适用本授权书2、不保密口 。（请在以上相应方框内打“卡）作者签名：年 月 日导师签名：客户反馈及时反馈就好啦就很烦了摘要目前，随着人们生活水平的提高，各国人民汽车保有量也越来越多，伴随而来的是交通事故也在不断增多。研究表明，疲劳驾驶是造成交通事故日益严重的重要原因。开展驾驶员疲劳检测和预警的研究工作，有着十分重要的现实意义。本文研究的主要内容包括：人脸检测、人眼定位、眼睛特征提取和状态识别、疲劳程度的计算等算法的原理及实现。研究旨在协助驾驶员提高行车安全

3、，减少疲劳驾驶带来的隐患。检测汽车驾驶员的唤醒状态，若得到疲劳信息，则发出警报。边缘检测算法，边界跟踪算法以及人眼定位算法以实现对驾驶员的监测；设计中定义眼睛闭合度的参数，衡量所采集到的眼睛图像的纵横之比，使系统对不同的人或同一个人的不同状态进行测量，保证实际应用价值。关键词：驾驶安全；边缘检测算法；Hough变换；人眼定位算法；闭合度参数AbstractNowadays, with the improving of peoples living standard, people of all countries havemore and more cars, but there are al

4、so more traffic accidents at the same time. Many studiesshow that drivers fatigue is an important reason for the growing of traffic accidents. So it is ofgreat significance to carry out driver fatigue detection and pre-warning research.In this paper, the main research contents are face detection, ey

5、e location, eye featureextraction, principle and realization of the calculation of fatigue degree.The purpose of this research is to assist drivers to improve the road safety and reduce thehidden troubles. The system detects situations in which the driver is in danger, and sends thealert. Edge detec

6、tion algorithm, tracing edge algorithm and eyes localization algorithm are usedto fulfill the detection for the driver.The eye-state parameter defined by the thesis is meant tomeasure the ratio of length to breadth, so the system can detect different people or differentsituations of the same person.

7、 A software detection of drivers fatigue state based on Mat labplatform is performed through experiments.Keywords： drive safety; edge detection algorithm; Hough Transform; eyes localizationalgorithm; the parameter of closureD1122333555678913.17.1818181919202020.22.222324.26.272929.2930目录第1章绪论1.1 选题背

8、景及研究意义1.2 人眼疲劳识别研究现状1 . 2. 1国外研究现状2 .2.2国内研究现状1.3 课题内容1.4 各章内容安排第2章相关人脸特征与图像处理技术2. 1人脸的生物特征表达1. 1.1三庭五眼规则2. 1.2脸型3. 1.3人脸特征2. 2图像处理预处理技术2. 2. 1去噪处理3. 2.2图像二值化第3章人脸区域识别3.1 研究的现状3.1.1 目前研究进展4. 1.2肤色分割纯在的问题3.2图像网络分析人脸识别3. 3小结第4章眼睛的定位和疲劳的判别3.1.1 常光源下的人眼检测3.1.2 特种光源下的人眼识别3.1.3 Hough 变换4. 2. 1 Hough变换圆检测4

9、. 2. 2快速Hough圆检测4.1 Hough变换的人眼检测结果4.2 疲劳的判断第5章总结和展望5. 1工作总结5.2前景展望参考文献客户反馈及时反馈就好啦就很烦了第1章绪论1.1 选题背景及研究意义我国已经成为世界汽车生产和制造大国，道路车辆的不断增加道路基础设施不断增强，但是随之而来的问题也日益严重，比如交通事故，噪声大气污染等。汽车行驶的安全性由于关乎人民生命安全，所以日益受到各国政府以及研究机构的重视。从宏观上来说，安全是任何交通出行方式所必须考虑的最重要因素。从1899年发生的第一次车祸到现在为止，世界上死于交通安全事故的人数已经达到惊人的2000多万人。我国人口众多，出行情况

10、复杂，行人，自行车，机动车等人员和交通工具多变，这就造成了我们的道路交通事故发生频率也是世界上最高的，重大恶性交通事故死亡人数也是连年处于世界最高的位置。历年的数据显示，从2004年我国发生交通事故的567753起、2005年的450254起、2006 年的 278781 起、2007 年的 327209 起、2008 年的 265204 起、2009 年的 238351 起、2010年219521起、2011年210812起、，呈下降趋势。每年的死亡人数也成下降趋势，从2004年的9. 4万余人、2005年的9. 8万余人、2006年的8. 9万余人、2007年的8. 1万余人、2008年7

11、. 3万余人、2009年的6. 7万余人、2010年6. 5万余人，虽然成下降趋势但是仍然保持较高数字。尽管交通事故发生的次数及引起的损失在逐年减少，但伤亡人数却一直居高不下，国家和人民的财产损失数目更是触目惊心。据统计，我国是交通事故中死亡人数最多的国家，且连续数年来一直居世界首位。交通事故分析原因表明：目前，疲劳驾驶、酒后驾驶以及超速驾驶是引发交通事故的最主要原因。其中由疲劳驾驶引发的交通事故占总数的20%左右,占特大交通事故的40%以上，可以说疲劳已成为安全行车的大敌。目前，疲劳驾驶检测的方法很多，主要包括检测驾驶员生理参数，如脑电图、心电图、肌肉状况等;检测驾驶员的行为特征，如眼皮的运

12、动、头部运动、眼睛开闭状态等;检测交通工具的行为特征，如车速车辆行驶的轨迹是否偏离车道等。生理学研究表明，一般情况下，当驾驶员精神饱满时，一分钟的眨眼次数为三四次，最多十几次,而当驾驶员处于疲劳状态时，眼睛的眨动次数会明显增加。同时，眼睛的眨动次数还受各种心理状态的影响，如愤感、惶恐等。驾驶员在繁华街道上行驶时眨眼次数要少于高速公路，当驾驶员疲劳到一定程度时眨眼次数会大大增加，而且驾驶员紧张的情绪也会增加眨眼次数，因此眼睛是判断驾驶员疲劳度最重要的依据，通过对驾驶员眼睛开闭状态的识别可以较准确的判断出驾驶员是否疲劳，同时实时性也比较高,容易实现。尽管目前疲劳驾驶检测系统正在向多参数检测，多信息

13、融合系统发展，但眼睛的变化在众多识别参数中始终占据着最重要的地位，因此提高眼睛的识别准确率和快速的跟踪眼睛对发展疲劳驾驶检测系统具有重大的作用。1.2 人眼疲劳识别研究现状目前眼睛的识别方法基本上分为两类：一是基于被动图像处理的传统方法，此方法主要包括基于模板的方法、基于外观的方法和基于特征的方法。二是基于主动红外的方法。传统的被动图像处理方法主要是通过探测眼部与脸部其他部位的外观或形状差异来实现的，受外界光照条件的影响很大,而且在夜间不可以识别，所以目前主要的研究方法是基于主动红外的方法。1.2.1 国外研究现状目前国外的许多国家都对汽车安全方面投入了大量的资金，用来解决交通安全的问题。许多

14、高校和科研机构也都在该方面进行了大量的研究，并得了丰硕成果。进入21世纪后，计算机视觉和集成电路技术的发展给驾驶疲劳检测的研究拓宽了空间，之进入了黄金时期。下面介绍几种国外的典型试验产品。脑电图（EEG）信号检测：澳大利亚University of Sydney健康研究中心在采集了不同驾驶员的脑电图信号之后，利用人工神经网络对其进行处理，主要是提取不同波段不同脑电图的典型特征并对其进行分类，并由此来判断驾驶员是否疲劳。另外，为了准确、快速的得到脑电图信号，Tran等人利用集中趋势测量法所定义的二阶差分结构和采样焙对采集的脑电图信号进行非线性分析和处理，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。新西兰研究

15、人员发明的监控报警器用于监控驾驶员在驾驶过程中脑电波以及眼睛的活动情况，可以测定驾驶员是否处于疲劳状态以及驾驶员的脑意识是否出现停顿，必要时会自动向驾驶员发出警报。日本canon KK提供的作为脑电波连接刺激发生器的防瞌睡装置安置于被检者头部，当由脑电波检测确定被检者处于瞌睡状态时，即发出语音报警。心电图（ECG）信号检测：Calcagnini等人发现心电图信号的几个典型特征在驾驶员疲劳和清醒时有着明显的不同，比如高频能量、低频能量、超低频能量及低频能量/高频能量的比率等等，利用心电图可以判断驾驶员是否疲劳。另外，韩国Jeong等人同样在采集驾驶员的心电图信号之后，分析驾驶员的心率变化情况进而来判断驾驶员是否疲劳。日本先锋公司（Pioneer）于1994年研究并开发出了一款防止驾驶员开车时