基于眨眼動(dòng)作的低成本人機(jī)交互系統(tǒng)研究.pdf

1、人眼檢測(cè)技術(shù)作為機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究方向之一一直備受關(guān)注，近年來，人眼檢測(cè)技術(shù)與人機(jī)交互技術(shù)的結(jié)合衍生了很多新的應(yīng)用，如疲勞駕駛，視線跟蹤等;在實(shí)際應(yīng)用中，往往需要較高的人眼定位精度，通常利用高精度相機(jī)或者紅外攝像機(jī)來實(shí)現(xiàn)這一要求，雖然通過高精度設(shè)備可以滿足需要，但成本過高，對(duì)人體存在潛在的危害則在一定程度上限制了方法的應(yīng)用，為此，開發(fā)出一種低成本，安全易實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)成為當(dāng)前主要研究任務(wù)。
　　我們結(jié)合當(dāng)前最新的算法技術(shù)設(shè)計(jì)出了一種新

2、的人眼檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)首先利用人臉檢測(cè)技術(shù)定位人臉，然后利用人眼檢測(cè)技術(shù)確定人眼的位置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人眼的跟蹤。最后通過眨眼檢測(cè)技術(shù)來判斷眨眼，實(shí)現(xiàn)了眨眼控制預(yù)定翻頁(yè)的功能?；诓噬畔?，基于直方圖，基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)技術(shù)是較為常見的幾種方法，本文系統(tǒng)采用了基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)技術(shù)，相比其他算法，該算法具有穩(wěn)定性好，可靠性高的良好性能，而且能夠適應(yīng)背景環(huán)境較復(fù)雜的情況;Roberto Valenti提出的基于等

3、照度線的算法和startburst算法是人眼檢測(cè)技術(shù)中性能較好的兩種方法，通過比較分析，我們得出Roberto Valenti所提出的算法在瞳孔特征較完整時(shí)效果明顯好于startburst方法，且成本低，符合系統(tǒng)要求;對(duì)于跟蹤問題，我們采用具有SIFT(尺度不變性)的虹膜特征作為跟蹤關(guān)鍵點(diǎn)，在前后幀跟蹤時(shí)采用Mean shift跟蹤算法進(jìn)行跟蹤，取得較好的效果;常用的眨眼檢測(cè)方法分為三類:基于顏色分布的檢測(cè)方法，基于形狀的模板匹配方法，

4、幀差法。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)基于顏色分布的檢測(cè)方法易受光照，陰影等環(huán)境因素的影響，且嚴(yán)重依賴預(yù)先設(shè)置的閾值，閾值過大或過小都會(huì)嚴(yán)重影響判定結(jié)果;基于形狀的固定模板匹配法具有普遍存在的局限性，且魯棒性差，雖然在線模板的對(duì)環(huán)境改變的魯棒性較好，但是在線獲取的模板質(zhì)量不易控制;當(dāng)頭部保持不動(dòng)時(shí)，幀差法可以非常有效地檢測(cè)到眨眼，當(dāng)頭部稍微移動(dòng)，或者背景存在移動(dòng)時(shí)則會(huì)影響最終的檢測(cè)結(jié)果，為此，我們提出一種算法，即在前一幀圖像的眼睛區(qū)域內(nèi)檢測(cè)連通