基于旋转面部图像的眼睛检测和跟踪

驾驶员监控DMS驾驶员监控系统（driver monitoring system，DMS）一般是对L2-L3级别的自动驾驶系统而言的，对L4级别是没有意义的，除非系统仍然是需要安全员的测试环节。

监控的目的是发现驾驶员走神（distraction）、疲劳（fatigue）或者打瞌睡（drowsiness），甚至出现无法驾驶的意外情况，比如欺骗辅助驾驶系统用矿泉水代替双手在方向盘上，或者与乘客争吵打架等。

另外，如果作为自动驾驶的研发阶段，监控驾驶员可以提供驾驶行为的第一手数据，甚至用于仿真模拟系统中。

非侵入式（non-intrusive）方法是监测的首选方法，而基于视觉的系统更具有吸引力。

主要的视觉线索包括面部特征、手特征或身体特征。

许多检测系统仅使用单个视觉线索，这种系统鲁棒性差，比如出现遮挡或光照变化时，容易被干扰。

所以将多种视觉线索组合才是关键，也是具有挑战性的。

一个驾驶员面部监控系统是基于驾驶员面部图像处理来研究驾驶员身心状况的实时系统。

可以从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等，检测到驾驶员状态。

基本分成两大类：1)仅从眼部区域检测驾驶员；2)不仅可以从眼睛中检测，还可以从脸部和头部的其他区域检测。

下图是一个驾驶员脸部监控系统框图：检测人脸，还有眼睛和其他脸部特征，同时跟踪变化，提取症状，实现疲劳和分心检测。

驾驶员面部监控系统的主要挑战是：1)“如何测量疲劳？”第一个挑战是如何准确定义疲劳以及如何测量疲劳;疲劳与体温，皮肤电阻，眼球运动，呼吸频率，心率和大脑活动之间存在关系;第一个也是最重要的疲劳迹象会在眼睛中出现。

2)“如何测量注意力？”第二个挑战是测量驾驶员对道路的注意力；可以从驾驶员头部和注视方向（gaze direction）估计驾驶员的注意力。

人脸检测方法可参照一般目标检测的方法，现在深度学习也已经在这个领域展示“肌肉”。

人脸检测是一个老问题，人脸检测挑战的情况有以下一些：面内旋转;面外旋转;化妆品，胡须和眼镜的存在;表情（快乐，哭泣等）;照明条件;脸部遮挡;实时处理要求。

图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。

使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。

3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。

这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。

本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。

对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。

D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。

设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。

根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。

直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。

基于面部特征点定位的头部姿态估计闵秋莎;刘能;陈雅婷;王志锋【摘要】头部姿势估计在许多智能系统中是检测身份和理解行为的关键,但其受光照变化、遮挡、分辨率等因素影响较大.针对彩色二维图像的头部姿态估计方法准确率不高的问题,在分析现有的头部姿态估计方法的基础上,提出一种基于面部特征点定位的头部姿态估计方法.将Adaboost算法和椭圆肤色模型相结合,用于检测人脸,并准确获得图片中的人脸区域.利用Hough圆检测方法定位眼睛和鼻孔,利用人眼和鼻孔的位置信息,将眼睛、鼻子定位结果与正脸头部姿态中的眼睛、鼻子进行对比,从而对不同的头部姿态进行粗估计.实验结果表明,该方法能识别正脸以外的6种不同的头部姿态,总体准确率达到93.53％.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)006【总页数】7页(P263-269)【关键词】人脸检测;人眼定位;头部姿态估计;身份检测;行为理解【作者】闵秋莎;刘能;陈雅婷;王志锋【作者单位】华中师范大学数字媒体技术系,武汉430079;华中师范大学数字媒体技术系,武汉430079;华中师范大学数字媒体技术系,武汉430079;华中师范大学数字媒体技术系,武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 概述随着计算机技术的飞速发展,头部姿态的研究已经成为计算机视觉领域的一大热点。

通过不同的头部姿态不仅可以表达肯定或否定的意愿,还可以用来显示人脸的朝向和人眼注视的方向,因此,头部姿态检测在交互中成为一种简单自然并且有效的方式,在人机交互领域的研究中发挥着重要的作用。

另外,头部姿态估计是一个典型又复杂的模式识别问题[1],对于头部姿态估计的方法种类很多,依赖数据源的不同可以将头部姿态估计方法分为3类:基于三维图像的方法[2-3],基于深度图像的方法[4-7]和基于二维彩色图像的方法。

文献[2]使用ASM算法与ASEF算法定位人的正脸,运用通用3D人脸模型与二维正面人脸图片建立当前被试者的3D模型,根据模型的姿态判断当前被试者的头部姿态。

人脸识别的基本原理
一、简介
人脸识别是一种人工智能技术，它利用电子设备（通常是相机）和计算机软件来识别两个不同的人脸。

它通常利用面部识别和人脸关键点导向技术，比较两个或多个人脸图像之间的视觉特征，对比不同的人脸类型，从而实现识别目标的过程。

二、人脸识别的基本原理
1、面部特征
面部特征是用来识别人脸的最基本的方法。

通过对图像中的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置和大小进行分析，可以实现人脸识别。

2、人脸关键点导向技术
为了更准确地识别人脸，人们开发了一种关键点导向技术。

该技术在面部识别的基础上，将识别任务分解成一系列关键点，如眼睛角、鼻尖、下唇等，由一系列连续的关键点完成识别任务。

关键点导向技术通常会更准确地检测出不同人脸之间的差异。

3、深度神经网络
深度神经网络是一种人工神经网络，它能够高效地提取和进行分析图像中的特征，实现人脸识别。

深度神经网络可以模拟人脸的关键点，并与模板进行对比，从而实现人脸识别功能。

三、总结
人脸识别是一种人工智能技术，它通过对面部特征和人脸关键点
的导向技术，以及深度神经网络的应用，将识别任务分解成一系列关键点，由一系列连续的关键点完成识别任务，从而实现人脸识别的功能。

如何设置和调整人脸识别系统的参数人脸识别技术在现代社会的各个领域广泛应用，从手机解锁到社交媒体标记，从安防监控到公共交通管理，其应用越来越多。

要使人脸识别系统达到理想的效果，合理设置和调整参数是至关重要的。

本文将介绍如何设置和调整人脸识别系统的参数，以提高准确性和可靠性。

首先，系统设置中最重要的参数是人脸检测的阈值。

这个阈值决定了系统对于面部特征的接受程度。

通常情况下，阈值越低，系统对于面部的敏感度越高，但也会带来误检率的增加。

相反，阈值越高，系统的唤起率会降低，但误检率会减少。

根据实际需求，可以根据场景设置不同的阈值，以平衡唤起率和误检率之间的关系。

其次，人脸识别系统的参数设置中，特征提取和比对模型的选择也是至关重要的。

不同的模型在性能上可能会有所差异。

一些常见的模型有人脸特征提取模型（如VGGFace、Facenet）和人脸比对模型（如Siamese网络）。

在选择特征提取模型时，要考虑到模型的准确性和运行效率。

而在选择比对模型时，要综合考虑识别速度和识别准确率。

此外，光照、角度和遮挡等环境因素也会对人脸识别系统的效果产生影响。

为了提高可靠性，可以通过调整系统参数来适应不同的环境。

例如，对于光照不足的环境，可以调整对比度和亮度增强的参数，以提高人脸图像的质量。

对于不同角度的人脸，可以调整系统的旋转参数，以保证可靠的人脸识别。

对于存在遮挡的人脸图像，可以通过调整遮挡检测和去除遮挡的参数来提高识别准确性。

此外，在设置和调整参数时，还需要考虑到实际应用场景的特殊需求。

例如，对于安全要求较高的场所，可以设置更严格的参数来确保系统的可靠性和安全性。

而对于人流量较大的公共场所，可以调整系统的处理速度和吞吐量，以提高系统的响应速度和并发处理能力。

最后，系统的持续优化也是不可忽视的。

人脸识别技术是一个不断发展和进步的领域，随着新的算法和模型的出现，系统的参数设置和调整也需要不断更新。

因此，及时跟踪最新的研究成果和行业动态，并将其应用到实际系统中，可以使人脸识别系统始终保持在一个高效准确的状态。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进展身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进展脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

中文名人脸识别别名人像识别、面部识别工具摄像机或摄像头传统技术可见光图像的人脸识别处理方法人脸识别算法用途身份识别1技术特点2技术流程▪人脸图像采集及检测▪人脸图像预处理▪人脸图像特征提取▪人脸图像匹配与识别3识别算法4识别数据5配合程度6优势困难▪优势▪困难7主要用途8应用前景9主要产品▪数码相机▪门禁系统▪身份辨识▪网络应用▪娱乐应用10应用例如技术特点编辑人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。

但这种方式有着难以克制的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。

但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速开展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

它可以克制光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

这项技术在近两三年开展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征〔指纹、虹膜等〕一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比拟人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性〞；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进展多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人〞的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

技术流程编辑人脸识别系统主要包括四个组成局部，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸检测算法（转）2009-03-01 23:06人脸检测是一个开放性的，比较活跃的研究课题。

在人脸检测算法中，依照时间顺序的发展有模板匹配模型，肤色模型，ANN模型，SVM模型，Adaboost模型等。

其中Adaboost 模型在速度与精度的综合性能上表现最好。

前段时间，把各个模型的算法都实现了一次，并比较了一下：模板匹配模型：不需要训练，但是精度比较差，速度较慢；基本的思想就是通过一个人脸模板与待检测图象匹配，寻找匹配的位置。

肤色模型：通过统计学习的方法，估计出人脸肤色在Y-Cr-Cb颜色空间中的概率模型，然后对检测点的肤色通过训练的概率模型的估计判断该点是否属于人脸区域，然后再进一步判断。

下面是结合肤色模型与模板匹配的效果图：可见该方法的精确度不是很高，有很多漏检与误检的地方。

ANN与SVM方法：该方法是基于机器学习的方法，以人脸像素作为分类器的输入，然后判断区域是否是人脸。

由于训练图象的尺度是固定的，但是检测做不到尺度不变，所以需要对多个尺度的图象进行检测，造成检测速度比较慢。

另外ANN的训练速度也很慢，同样数据量的情况下，ANN训练大约要17小时，但是SVM算法训练2分钟就可以得到一个较好的分类模型了。

但是两者的检测速度都比较慢。

下面是SVM算法的检测效果图：Adaboost算法：是目前人脸检测最为成功的算法之一，该算法的特点就是训练慢，检测快。

实验中采用的弱分类器是一种双阀值分类的方法，与opencv中的cart算法不一样，同时与Voila的原始算法也不同。

另外在训练过程中采用了动态调整阀值的方法，使得分类器需要的弱分类器大大的减少了。

下面是用Adaboost算法的效果图，注意该检测算法的速度是最快的。

只要1秒的时间。

试验代码：/source/585029与/source/616511人脸检测算法(2)人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。

人眼状态跟踪系统在驾驶员疲劳检测中，基于PERCLOS[1]（percentage of eyelid closure）的疲劳检测方法是最实用和可靠的，该方法的关键点就是对驾驶员眼睛的状态进行实时、准确的跟踪。

本文提出了一种新颖、简单的人眼状态的判别算法，通过对人眼状态的几何特征进行分析进而判断人眼的睁闭状态，并以此为基础建立人眼状态跟踪系统。

标签：疲劳检测；眼睛睁闭状态；几何特征1 引言鉴于检测并及时预警驾驶员疲劳驾驶的重要性，众多科研院所和相关公司推出了一些比较有效的检测方法。

白中浩[2]选取驾驶员的2个面部特征（眼睛和嘴巴）对驾驶员状态进行判断，具有较高的准确性和鲁棒性。

刘刚[3]根据睁眼、闭眼LBP矩阵匹配数值关系判断眼睛睁闭状态，检测速度快，并在嵌入式设备上取得良好效果。

在本文通过对眼睛状态几何特征进行分析，从而能简单快速的对判断眼睛状态进行判断并进行跟踪。

2 人脸定位和眼睛定位算法在对眼睛定位之前先定位人脸可以减少眼睛定位所需要的搜索空间，提高检测速度，同时排除背景因素的干扰，提高眼睛定位的鲁棒性。

Paul Viola和Michael Jones[4]提出基于Haar特征的Cascade级联分类器的人脸检测方法，让人脸检测技术真正走向了实用。

该方法检测速度快、鲁棒性高，正面人脸的检测准确率能达到95%左右。

该方法主要包含三大部分：（1）用Haar特征来表征人脸，利用积分图实现对Haar特征的快速计算；（2）利用Adaboost算法训练得到大量弱分类器，再将弱分类器加权叠加构造出强分类器；（3）将训练得到的强分类器串联形成一个级联分类器，这种级联结构能够有效地提高人脸分类器的检测速度。

该方法不仅适用于人脸检测，也适用于其他物体检测，经过眼睛样本训练后的眼睛定位分类器也可以实现快速眼睛检测。

3 图像自适应分割在得到眼睛区域的图像后，我们需要过滤掉非眼睛像素获得二值图像，由于不同光照条件下，人眼区域的灰度值也会发生变化，如果把阈值固定在某个值，则不能获得比较满意的人眼轮廓。