基于改进ASM算法的列车司机人眼状态检测

作     者：王帅 赵鲁阳 何为 李凤荣 WANG Shuai;ZHAO Luyang;HE Wei;LI Fengrong

作者机构：中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2019年第38卷第5期

页      面：129-132页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(No.15YF1414500) 中国科学院科技服务网络计划资助项目(KFJ-STS-ZDTP-017) 

主　　题：主动形状模型 多尺度二值模型 人眼状态检测 支持向量机 

摘      要：为解决列车司机疲劳状态检测问题,提出了一种改进的主动形状模型(ASM)算法,并设计了一种基于支持向量机(SVM)的人眼状态判定机制,实现了对于司机驾驶过程中的人眼状态进行有效地检测。改进的ASM算法是通过利用多尺度二值模型(MB-LBP)算子来提取局部特征向量,提高了算法在复杂光线环境下的鲁棒性。并将第一步提取出来的眼睛比例作为SVM分类器的输入,用于人眼状态的检测分类。结果表明:改进的ASM算法有效地提高了人脸关键点定位的准确性,设计的判定机制在使用真实数据样本集的测试中达到了80%以上的准确度。