面向驾驶员状态监测的人眼凝视方向判别 eye gaze direction discrimination for driver status monitoring.pdfVIP

第17卷第4期 电路与系统学报 v01．17No．4 2012年8月 JOURNALOFCIRCUITSANDSYSTEMS August．2012 文章编号：1007·0249(2012)04．0023．08 面向驾驶员状态监测的人眼凝视方向判别★ 周泓1， 刘林冲1， 徐海儿1，， 林勇2 (1．浙江大学生物医学工程与仪器科学学院，浙江杭州310027； 2．上海汽车集团股份有限公司乘用车分公司业务规划和项目管理部，上海201203) 摘要t基于眼球运动规律监测驾驶员状态是当前研究的热点，而获取人眼凝视持续时间、眼球扫视运动频率等眼 球运动参数的基础和前提是实时判别人眼凝视方向。首先采用红外光源和红外滤光片的装置，通过CCD摄像头获取 “暗瞳孔”图像；接着根据人脸特征粗定位人脸区域，并通过对人脸上半部分水平积分投影粗定位人眼区域：然后在 定位出的人眼区域内，利用闪光点与周围瞳孔区域灰度值差异大的特征精确定位闪光点，并在闪光点周围提取暗瞳孔 精确定位瞳孔质心；最后建立凝视方向判别模型，根据闪光点与瞳孔的相对位置判别出人眼的凝视方向。凝视区域判 别实验结果表明，该算法对于获取眼球运动相关参数有较好的应用前景。 关键词t驾驶员状态监测；眼球运动；红外光源；闪光点；凝视方向判别 中圈分类号·TP391 文献标识码tA 1 引言 2009年6月，世界卫生组织日前公布了第一份《全球道路安全状况报告》…。报告称，全世界每年 调查研究结果显示[21，78％的交通事故和65％的准交通事故是由于驾驶员注意力不集中所致。这里的驾 驶员注意力不集中定义为可能引起安全问题的驾驶员的非正常驾驶状态，主要包括两个方面p州：(1) 由于驾驶员身心状况不佳，如疲劳、使用酒精或药物、焦虑等导致的认知能力减弱，警觉性降低，反 应迟钝；(2)由于驾驶员承担驾驶以外的次任务，如使用手机、车载导航、娱乐设备等引起的注意力 分散。在正常的行驶过程中，90％的行驶信息是通过眼睛传递给驾驶员的。驾驶员通过眼球的运动获 取及时有效的行驶信息，从而达到保持安全速度、车道位置，监测其他车辆、行人等的动态，选择合 理的线路，收集周围交通标识和交通信号的信息等目的【5】。而人的注意力和眼球的运动有着密不可分 的联系：人们总是倾向于注视他们当前所关心的目标，使感兴趣目标处于视觉中心区域【6J。注意力不 集中导致驾驶员没有通过合理的眼球运动获取相应的行驶信息，以致对行车安全构成威胁。 在过去的几十年里，国内外很多学者已经做了很多相关的研究，试图通过总结驾驶员眼球运动的 规律来判别驾驶员状态是否正常，即注意力是否集中。总结前人的研究成果【7~10J，不难发现，当驾驶 员由于疲劳、饮酒、承担次任务等导致的注意力不集中时，眼球运动趋于不合理：视线变得狭窄；平 均凝视时间变长；眼球扫视运动频次减少；凝视前方路中心区域的时间百分比、凝视周围区域百分比 异常等；而获取上述这些眼球运动参数的前提和基础是实时判别人眼的凝视方向。文献【11-13]等研究 发现，人眼的凝视方向可以通过闪光点和瞳孔的相对位置来判别。所谓闪光点，即当红外光线摄入人 眼内部时，由于反射而产生的亮点，左右眼各一个，且两个闪光点基本对称。闪光点一般位于人眼内 部中心区域，而瞳孔由于凝视方向的不同在人眼内部围绕闪光点运动。基于上述特征，通过计算闪光 点和瞳孔的相对位置就可以来判别人眼的凝视方向。实现判别人眼凝视方向这一目的，关键是在人眼 区域精确定位出闪光点和瞳孔的位置‘； 目前，在人眼定位相关算法中，RLHsutM】等提出在彩色图像中利用人眼在色度和亮度方面的特征； 2010．11-01 +收藕日期t 修订日期：．2010-12—09 万方数据 24 电路与系统学报 第17卷 构建人眼特征图定位人眼，但该算法不能够精确检测到瞳孔和闪光点，故不能实现：N：,-3J．1人眼凝视方向 的目的。Yuille【I刈提出了基于可变形的模板定位人眼的算法，存在计算量大的问题，不能满足实时性 检测的要求。文献[16，17]提出基于红外差频定位瞳孔的算法，该算法采用内外红外光圈装置分别获得