黃 斌，羅秋鳳，王海濤，顏 偉，宿海燕

(1.南京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，南京 211016；2.山東煙臺(tái)通用照明有限公司，山東 煙臺(tái) 264006)

紅外圖像的疲勞狀態(tài)識(shí)別方法

黃 斌1，羅秋鳳1，王海濤1，顏 偉1，宿海燕2

(1.南京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，南京 211016；2.山東煙臺(tái)通用照明有限公司，山東 煙臺(tái) 264006)

為了解決光照變化對(duì)疲勞檢測(cè)系統(tǒng)造成的識(shí)別準(zhǔn)確性不高的問題，提出了一種近紅外環(huán)境下判斷人眼狀態(tài)的方法，即針對(duì)紅外光補(bǔ)圖像的人眼狀態(tài)判斷；首先，利用Adaboost算法進(jìn)行人眼區(qū)域定位，在網(wǎng)格法標(biāo)記人眼瞳孔部分的基礎(chǔ)上，采用Retinex算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)；接著，結(jié)合“亮瞳效應(yīng)”特性，對(duì)二值化以及邊緣檢測(cè)后的紅外圖像分別進(jìn)行網(wǎng)格法閉合度計(jì)算，得到人眼閉合度大??；最后，根據(jù)閉合度計(jì)算結(jié)果設(shè)定雙閾值并結(jié)合PERCLOS準(zhǔn)則來判斷人眼特征狀態(tài)；另外，在DM642硬件平臺(tái)上進(jìn)行疲勞檢測(cè)試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的人眼狀態(tài)識(shí)別率達(dá)到了90%以上，且平均每秒能處理21幀圖片；證明了該方法不僅能有效解決光照變化帶來的問題，而且滿足疲勞狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)的快速性、準(zhǔn)確性和有效性等要求。

疲勞檢測(cè)；紅外圖像；網(wǎng)格法；雙閾值；人眼狀態(tài)識(shí)別

0 引言

疲勞駕駛的危害巨大，據(jù)國(guó)外相關(guān)研究顯示，如果司機(jī)在交通事故將要發(fā)生前能夠提高0.5秒的反應(yīng)速度，就能遏制60%以上的交通事故[1]。基于圖像處理技術(shù)的疲勞檢測(cè)算法，重點(diǎn)是眼睛區(qū)域特征圖像分析技術(shù)，是防疲勞駕駛監(jiān)測(cè)的主要手段之一。目前，主要采用基于Haar特征的Adaboost算法定位人眼，通過分析人眼狀態(tài)結(jié)合PERCLOS標(biāo)準(zhǔn)來判斷疲勞駕駛行為是否發(fā)生[2-4]。

在實(shí)際運(yùn)用環(huán)境中，困擾眼部狀態(tài)疲勞識(shí)別準(zhǔn)確率提高的兩大問題，一個(gè)是監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)光照變化導(dǎo)致的計(jì)算精度不夠高的問題，如垂直積分投影法、Hough變換法和眼睛寬高比等，但這些方法都易受光照影響。另一個(gè)是監(jiān)測(cè)對(duì)象瞳孔周圍干擾較多或者頭部轉(zhuǎn)動(dòng)導(dǎo)致狀態(tài)誤判的問題，如眼鏡邊框會(huì)干擾特征判斷。針對(duì)以上問題，提出了一種基于紅外圖像的快速眼睛狀態(tài)識(shí)別方法，利用近紅外圖像的3個(gè)特點(diǎn)：紅外圖像具有光照不變特性，彌補(bǔ)常規(guī)系統(tǒng)光照不足、光照變化的缺陷[5]；產(chǎn)生明亮的瞳孔效應(yīng)，突出瞳孔特征；紅外線對(duì)于駕駛員是不可視的，不會(huì)造成干擾。

1 方法設(shè)計(jì)

本文采用基于Haar特征的Adaboost算法進(jìn)行人眼區(qū)域的定位，對(duì)眼部瞳孔進(jìn)行網(wǎng)格標(biāo)記的基礎(chǔ)上進(jìn)行Retinex圖像增強(qiáng)，接著進(jìn)行人眼閉合度計(jì)算以及疲勞狀態(tài)的判斷，算法流程圖如圖1所示。

圖1 整體算法流程圖

1.1 Adaboost算法

Adaboost算法是一種分類器，從眾多的弱特征中訓(xùn)練出最能代表人眼特征的一部分弱特征，集成為強(qiáng)分類器，進(jìn)而形成級(jí)聯(lián)分類器。Adaboost 算法進(jìn)行人眼檢測(cè)主要利用的是人眼圖像的灰度分布與非人眼圖像不一樣這一特性，采用積分圖計(jì)算的Haar 特征，Haar 特征計(jì)算簡(jiǎn)單，檢測(cè)速度快[6-7]。前期利用大小為35*16的紅外人眼圖像作為正樣本，進(jìn)行訓(xùn)練，得到19層分類器，加載到DSP中，Adaboost算法檢測(cè)到人眼，返回包含人眼的矩形框，檢測(cè)結(jié)果如圖2所示。

圖2 Adaboost算法檢測(cè)人眼示意圖

Adaboost算法得到矩形框的4個(gè)頂點(diǎn)A、B、C、D的位置坐標(biāo)(xLU,yLU)、(xRU,yRU)、(xLD,yLD)、(xRD,yRD)、寬W和高H，標(biāo)記網(wǎng)格利用的是人眼在矩形框中的幾何位置，人眼瞳孔在該矩形框中的分布如圖3(a)所示。

圖3 人眼瞳孔分布及網(wǎng)格標(biāo)記示意圖

對(duì)自然光下戴眼鏡、不帶眼鏡，近紅外光下戴眼鏡、不戴眼鏡4種情況，分別用網(wǎng)格法在灰度圖像中進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)際標(biāo)記結(jié)果如圖4所示，其中(a)、(c)是自然光下的標(biāo)記結(jié)果，(b)、(d)是近紅外光下的標(biāo)記結(jié)果。選取三網(wǎng)格標(biāo)記的意義在閉合度計(jì)算時(shí)將進(jìn)一步說明。

圖4 網(wǎng)格定位示意圖

1.2 圖像增強(qiáng)

紅外圖像與自然光下的圖像有所區(qū)別，圖像處理的方式也有所區(qū)別。直接進(jìn)行對(duì)紅外圖像二值化等操作會(huì)使感興趣部分細(xì)節(jié)丟失，如圖5所示，在Matlab中分別對(duì)兩幅紅外圖像進(jìn)行二值化操作，二值化后的圖像無法體現(xiàn)原圖的眼部特征。

圖5 直接二值化圖

為有效提高紅外圖像質(zhì)量，方便后續(xù)進(jìn)一步處理，本文采用基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法[8]。Retinex算法常用來對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)，主要用于受照射光變化影響嚴(yán)重的圖像。Retinex理論模型如式5所示。

S(x,y)=R(x,y)·L(x,y)

(5)

對(duì)于圖像中任一像素點(diǎn)(x,y)，輸入圖像的灰度值S(x,y)由物體自身的反射系數(shù)R(x,y)與入射光照亮度L(x,y)相乘得到。L(x,y)是物體所處環(huán)境光照強(qiáng)度，它表征了圖像中的灰度值的動(dòng)態(tài)范圍且對(duì)應(yīng)著圖像的低頻信息，而R(x,y)代表成像物體的細(xì)節(jié)及對(duì)光照的反射性質(zhì)，它包含圖像的高頻信息。先估計(jì)得到入射光L，而S是已知的，再通過式5求解得到反射部分R，也就得到了增強(qiáng)后的圖像。將Retinex模型轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)形式可以將乘法變換為簡(jiǎn)單的加減運(yùn)算,求解R如式(6)所示。

r=lnR=lnS-lnL=s-l

(6)

對(duì)于入射光L的估計(jì)，Jobson[9]論證了高斯卷積函數(shù)可以從已知圖像中更好的估計(jì)出L，其可以表示為：

(7)

其中： *表示卷積操作，σ是尺度常數(shù)，σ越小，灰度動(dòng)態(tài)范圍壓縮的越多，但反射圖像的數(shù)據(jù)越少；反之，σ越大，圖像銳化的程度越高，對(duì)應(yīng)的反射圖像數(shù)據(jù)越多[10]。

本文在Matlab中驗(yàn)證了該方法的可行性，如圖6所示，其中圖(a)為原圖與增強(qiáng)后圖像的比較，圖(b)為原圖二值化與增強(qiáng)后二值化圖像的比較，圖(c)為原圖直方圖與增強(qiáng)后圖像直方圖的對(duì)比。

圖6 Retinex算法增強(qiáng)示意圖

同時(shí)，在DM642硬件平臺(tái)上進(jìn)行了驗(yàn)證，選取不同對(duì)眼部紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)的結(jié)果如圖7所示。

圖7 DSP中不同增強(qiáng)示意圖

從圖6、7可以發(fā)現(xiàn)，合適對(duì)應(yīng)的高斯濾波器的SSR(Single Scale Retinex)算法能有效地增強(qiáng)紅外圖像，不僅使對(duì)比度得到了顯著增強(qiáng)，且增強(qiáng)了目標(biāo)圖像的細(xì)節(jié)，為人眼閉合度計(jì)算帶來方便。

此外，在光照環(huán)境差別較大時(shí)，該方法也能得到較好的效果，如圖8所示。

圖8 不同光照處理結(jié)果

1.3 閉合度計(jì)算

人眼對(duì)不同波長(zhǎng)的紅外光反射量程度不同，在850nm波長(zhǎng)時(shí)，視網(wǎng)膜能夠反射90%的入射光，在950nm時(shí)，視網(wǎng)膜只能反射40%的入射光，而在880±80 nm范圍內(nèi)，人臉的其他部分對(duì)于紅外的反射程度卻基本一致。因此對(duì)于850nm的近紅外光，經(jīng)視網(wǎng)膜成像并反射，會(huì)被CCD 攝像頭接收到，會(huì)形成帶有“亮瞳效應(yīng)”[10-11]的視頻幀。利用“亮瞳效應(yīng)”，在增強(qiáng)后的圖像中進(jìn)行人眼閉合程度的計(jì)算，其流程如圖9所示。

圖9 閉合度計(jì)算流程圖

1.3.1 二值化

為了明顯區(qū)分瞳孔區(qū)域和非瞳孔區(qū)域，充分利用亮瞳效應(yīng)，對(duì)網(wǎng)格中各像素點(diǎn)進(jìn)行二值化，如式(8)所示。

(8)

閾值Tsplit的選取是利用OTSU大津法，使用的是聚類的思想，把圖像的灰度數(shù)按灰度級(jí)分成兩部分，使得兩個(gè)部分之間的灰度值差異最大，每個(gè)部分之間的灰度差異最小，通過方差的計(jì)算來尋找一個(gè)合適的灰度級(jí)別來劃分，并自動(dòng)選取最佳閾值[13]。

眼部區(qū)域經(jīng)過OTSU二值化的圖像如圖10所示，(a)、(b)、(c)依次為睜眼、半睜、閉眼狀態(tài)。為了提高檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，僅僅對(duì)網(wǎng)格內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行二值化，減少運(yùn)算量。

圖10 OTSU二值化圖

1.3.2 Sobel邊緣檢測(cè)

實(shí)際情況中，當(dāng)眼睛閉合時(shí)，由于睫毛與眼瞼的影響，二值化后的眼部區(qū)域存在干擾像素點(diǎn)，如圖9(b)(c)所示，兩者二值化后黑色像素點(diǎn)個(gè)數(shù)接近。由于Sobel邊緣檢測(cè)在紅外光產(chǎn)生亮瞳效應(yīng)的情況下，邊緣特征提取效果較好，同時(shí)凸顯了瞳孔部分，能夠彌補(bǔ)二值化的不足，如圖10所示。

Sobel算子采用了兩個(gè)3*3卷積核卷積形成邊緣檢測(cè)算子，取中心點(diǎn)周圍的八領(lǐng)域的像素[13]。用Sobel算子和圖像的灰度矩陣做卷積，可以得到橫向和縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值，如式(9)、(10)所示。

(9)

(10)

其中:Gx為橫向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值矩陣，Gy為縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值矩陣。

接著，可以得到該中心像素點(diǎn)的灰度梯度G，如式(11)所示。為了提高實(shí)際在DSP中的運(yùn)算速度，可以將式(13)簡(jiǎn)化為式(12)。

(11)

G=|Gx|+|Gy|

(12)

通過基本全局門限判定的方法可以判斷該點(diǎn)是否為邊緣點(diǎn)，即當(dāng)圖像中(i,j)像素點(diǎn)G(i,j)大于或等于設(shè)定門限T時(shí)，規(guī)定該點(diǎn)的像素值為0，反之則為255，如式(13)所示。其中，本文設(shè)定的門限值T=130。

(13)

利用Sobel算子對(duì)紅外圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)后的邊緣圖像如圖11(a)(b)(c)所示，其中(a)為睜眼狀態(tài)，(b)為半睜眼狀態(tài)，(c)為閉眼狀態(tài)。

圖11 Sobel邊緣二值化示意圖

1.3.3 人眼閉合度計(jì)算

分別對(duì)二值化、邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行閉合度計(jì)算，得出Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三個(gè)區(qū)域像素值與眼睛閉合程度△的數(shù)學(xué)關(guān)系式。由于駕駛過程中由于頭部的晃動(dòng)以及眼神的漂移等因素，會(huì)引起瞳孔相對(duì)網(wǎng)格位置的變化，瞳孔并不完全在Ⅱ區(qū)域內(nèi)，如圖12所示。

圖12 頭部轉(zhuǎn)動(dòng)檢測(cè)示意圖

分析眼神左右漂移產(chǎn)生瞳孔位置的左右偏向?qū)ζ蜞徲虻幕叶扔绊?，用Ⅰ、Ⅱ區(qū)灰度面積與Ⅲ區(qū)域面積差、Ⅲ、Ⅱ區(qū)灰度面積與Ⅰ區(qū)域面積差的最大值來表征瞳孔閉合度△。如式(14)所示：

△=max(|3∑fI-∑fII,III|,|3∑fIII-∑fI,II|)

(14)

其中:∑f表示該區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)灰度之和，|3∑fI-∑fII,III|對(duì)應(yīng)眼神向右漂移的△，而|3∑fI-∑fII,III|則對(duì)應(yīng)眼神向左漂移的△。從式(14)可以發(fā)現(xiàn)，計(jì)算表達(dá)式依然適用于眼神不存在漂移的情況。

從式(14)可以得出：△與眼睛睜開程度滿足非線性遞增關(guān)系，睜開時(shí)的△比較大；閉合時(shí)的△幾乎為0。因此可以根據(jù)△可以判斷眼睛的閉合程度，分別設(shè)定閾值T1、T2，其中T1對(duì)應(yīng)二值化后人眼閉合時(shí)△的門限值，T2對(duì)應(yīng)邊緣檢測(cè)后人眼閉合時(shí)△的門限值，采用雙閾值判定人眼的狀態(tài)。

選取三網(wǎng)格的目的在于：在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于頭部晃動(dòng)、眼神漂移、配戴眼鏡，引起網(wǎng)格標(biāo)記位置的偏差，導(dǎo)致網(wǎng)格內(nèi)包含眼鏡邊框、眉毛等“外部”黑色像素點(diǎn)，而三網(wǎng)格的選取能有效地削弱這些像素點(diǎn)影響，提高了檢測(cè)系統(tǒng)的魯棒性。如圖4(a)所示，網(wǎng)格內(nèi)包含了眼鏡的邊框，如式14所示，網(wǎng)格之間的計(jì)算，抵消了外部像素點(diǎn)的影響。

1.4 疲勞判斷

利用上述算法能夠快速準(zhǔn)確的判斷人眼的狀態(tài)，并通過PERCLOS原理中的P80準(zhǔn)則[3,14]進(jìn)行疲勞判斷，即眼瞼遮住瞳孔的面積超過80%就計(jì)為眼睛閉合，統(tǒng)計(jì)在一定時(shí)間內(nèi)眼睛閉合時(shí)所占的時(shí)間比例，就能進(jìn)一步判斷人眼是否處于疲勞狀態(tài)。

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)采用DM642芯片，主頻為720 MHz，選用的定時(shí)器頻率為主頻的1/8。實(shí)驗(yàn)對(duì)視頻幀圖像進(jìn)行疲勞狀態(tài)的識(shí)別，對(duì)系統(tǒng)輸出的4:2:2YCbCr格式的Y分量進(jìn)行處理，選取的人眼分類器大小為35*16，共19層級(jí)聯(lián)分類器，實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件框圖如圖13所示，紅外CCD攝像頭采集的圖像大小為576*720。

圖13 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件框圖

首先，驗(yàn)證了整體算法的流程的識(shí)別率和效率，對(duì)6個(gè)不同對(duì)象進(jìn)行了“網(wǎng)格法”定位，驗(yàn)證了其有效性，定位結(jié)果如圖14所示。

圖14 不同對(duì)象網(wǎng)格法定位結(jié)果

可以發(fā)現(xiàn)，被測(cè)對(duì)象的瞳孔均在網(wǎng)格內(nèi)，并且滿足閉合度計(jì)算的條件，可以成功進(jìn)行人眼狀態(tài)的判斷。

同時(shí)計(jì)算算法消耗的時(shí)間，具體時(shí)間花費(fèi)如表1所示；接著，選取了六個(gè)被測(cè)者的視頻幀，即共包括800幀閉眼狀態(tài)和800幀睜眼狀態(tài)視頻，比較了其他疲勞檢測(cè)算法的識(shí)別率，分別采用不同的方法，對(duì)視頻圖像進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果如表2所示。

表1 各部分算法時(shí)間花費(fèi)

從表1可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)部分的運(yùn)行速度相對(duì)較快，除了Retinex算法中包含對(duì)數(shù)運(yùn)算以及高斯濾波等，時(shí)間花費(fèi)相對(duì)較多，總的檢測(cè)速度依然能達(dá)到21幀/s，滿足實(shí)時(shí)性要求。從表2可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于積分投影法，本文的方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)；相對(duì)于計(jì)算量較大的模板匹配法，本文方法的睜眼檢測(cè)效果存在不足，但總的誤判率低于模板匹配法，更具可行性。

表2 其他檢測(cè)算法識(shí)別率比較

3 總結(jié)

本文討論了基于紅外圖像的人眼疲勞狀態(tài)快速識(shí)別方法，針對(duì)傳統(tǒng)的基于Adaboost檢測(cè)算法的不足進(jìn)行了改進(jìn)，利用Retinex算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)，提出了網(wǎng)格計(jì)算法來表征人眼閉合度，通過雙判據(jù)結(jié)合PERCLOS判斷人眼狀態(tài)，提高了整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在DM642開發(fā)板上具有可行性，對(duì)大小576*720的視頻幀，以21幀/秒的速度完成人眼的實(shí)時(shí)檢測(cè)，同時(shí)正確率在90%以上，在疲勞檢測(cè)領(lǐng)域具有較高的實(shí)用性和商業(yè)價(jià)值。未來可以進(jìn)一步優(yōu)化Retinex算法，實(shí)現(xiàn)尺度自適應(yīng)的同時(shí)，減少時(shí)間消耗；可以進(jìn)一步優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)，解決眼鏡反光帶來的檢測(cè)問題。

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Detection Method for Fatigue State Recognition of Infrared Images

Huang Bin1, Luo Qiufeng1, Wang Haitao1, Yan Wei1, Su Haiyan2

(1.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211016,China;2.Yantai General Lighting Co., Ltd., Yantai 264006,China)

In order to solve the problems of low accuracy caused by light changes in fatigue detection system, a method is proposed to judge the state of eyes in near infrared environment. i.e., it is a detection method for eyes state recognition of infrared images. First of all, it uses the grid method to mark eye's pupil and uses Retinex algorithm to enhance the infrared image based on the human eyes region located by Adaboost algorithm. Then, a grid method is adopted to calculate the closure of eyes after binaryzation and edge detection respective, which is related to bright pupil effect. Finally, the state of eyes is determined by setting the dual-threshold based on the results of the closure of eyes, which is combined with PERCLOS. Besides, The tests on the hardware platform of DM642 shows that the human eyes recognition rate is more than 90%, and the average processing speed is 21 images per second. It has proved that the method can not only solve the problems caused by light changes, but also meet the requirement of rapidity, accuracy and validity of the fatigue detection system.

fatigue detection; infrared image; grid method; dual-threshold; eyes state recognition

2016-08-17；

2016-09-22。

煙臺(tái)開發(fā)區(qū)科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(201416)；江蘇省重點(diǎn)研發(fā)(社會(huì)發(fā)展)項(xiàng)目(BE2015725)；國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫局公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(2015424068)。

黃 斌(1992-)，男，碩士，主要從事圖像處理與模式識(shí)別方向的研究。

王海濤(1968-)，男，江蘇溧陽(yáng)人，教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事電磁、超聲、激光超聲檢測(cè)技術(shù)、無損檢測(cè)技術(shù)方向的研究。

1671-4598(2017)07-0230-05

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.057

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