人脸疲劳检测算法

人脸疲劳检测是当前智能交通系统和驾驶员辅助系统中的一个重要研究方向，旨在通过分析驾驶员的面部状态来判断其是否处于疲劳驾驶状态。该技术主要依赖于计算机视觉与深度学习方法实现。 ### 人脸疲劳检测的基本流程 1. **人脸检测与特征点定位** 在视频流或图像中首先需要检测出人脸区域，这一步通常使用预训练的人脸检测器（如基于Haar级联分类器、HOG+SVM或者深度学习模型）完成。随后，利用ERT算法（Enhanced Regression Trees）或Dlib库中的68点面部特征点检测算法对人脸关键部位进行精确定位，包括眼睛、鼻子、嘴巴等[^1]。这些特征点对于后续的眼睛闭合状态识别至关重要。 2. **眼睛闭合状态识别（EAR计算）** 基于检测到的眼睛区域特征点坐标信息，可以计算出眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR），用于描述眼睛张开程度。EAR的计算公式如下： $$ EAR = \frac{p_2-p_6 + p_3-p_5}{2(p_1-p_4)} $$ 其中 $p_1$ 到 $p_6$ 表示眼睛轮廓上的六个特征点。当EAR值低于设定阈值时，认为眼睛处于闭合状态；否则为睁开状态[^1]。 3. **PERCLOS值计算与疲劳判断** PERCLOS（Percentage of Eyelid Closure over the Pupil over Time）是指一段时间内眼睑遮挡瞳孔的比例，常被用来衡量疲劳程度。通过统计单位时间内眼睛闭合的时间比例，并将其与设定的阈值比较，即可判断驾驶员是否处于疲劳状态[^1]。 ### 深度学习与OpenCV实现 在实际开发中，可以结合Python语言、OpenCV库以及深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现上述算法流程。以下是一个简化版的人脸疲劳检测代码示例： ```python import cv2 import dlib # 加载预训练的人脸检测器和特征点检测模型 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") def eye_aspect_ratio(eye): # 计算垂直眼 landmarks (x, y) 之间的欧氏距离 A = cv2.norm(eye[1], eye[5]) B = cv2.norm(eye[2], eye[4]) # 计算水平眼 landmark 之间的欧氏距离 C = cv2.norm(eye[0], eye[3]) # 计算 EAR ear = (A + B) / (2.0 * C) return ear cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = detector(gray) for face in faces: shape = predictor(gray, face) landmarks = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(68)] left_eye = landmarks[36:42] right_eye = landmarks[42:48] leftEAR = eye_aspect_ratio(left_eye) rightEAR = eye_aspect_ratio(right_eye) ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0 if ear < 0.25: # 假设阈值为0.25 cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord("q"): break cv2.destroyAllWindows() ``` 该示例中使用了Dlib库进行人脸特征点检测，并实现了基本的EAR计算与疲劳判断逻辑。 ### 研究拓展 除了眼睛闭合状态外，疲劳检测还可以结合其他行为特征，例如打哈欠频率、头部姿态变化（点头）、视线方向等。这些特征可以通过进一步的图像处理和深度学习模型提取[^3]。此外，为了提升系统的鲁棒性和准确性，研究人员也在探索多模态融合策略，即将视觉信息与其他生理信号（如心率、脑电波）结合起来进行综合判断。