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1、CN43-1258/TP计算机工程与科学2012年第34卷第5期ISSN1007-130XCOMPUTERENGINEERING&SCIENCEVol.34,No.5,2012文章编号:1007-130X(2012)05-0107-05*基于Adaboost的红外视频图像疲劳检测算法AnAlgorithmofFatigueDetectionbyInfraredImagesBasedonAdaboost李智1,谢剑斌1,陈章永2,程永茂2,刘通11,XIEJian-bin1,CHENZhang-yong2,CHENGYo
2、ng-mao2,LIUTong1LIZhi(1.国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073;2.中钞实业有限公司,北京100052)(SchoolofElectronicsScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073;2.ZhongchaoEnterpriseCo.,Ltd.,Beijing100052,China)摘要:针对以往疲劳检测算法普遍存在的受光照条件影响大、检测测速度慢以及可靠性差等问题,本
3、文提出了一种基于Adaboost的疲劳表情快速检测算法。本文算法在不同环境光照的情况下,利用红外光源照明采集获得大量人脸红外图像样本。经过人脸检测定位以后,将人脸区域中眼睛、嘴巴这两个表情信息最集中的关键部位分割出来,用PCA方法分别提取两个子图块的形变特征,分别输入Adaboost训练得到两个分类器。检测时,待检测图像眼、嘴的特征分别通过相应分类器进行判别,将两个分类器的输出进行或运算得到最终的检测结果。该方法正确率高,速度快,具有很好的泛化能力和较强的鲁棒性,能够满足实时应用要求。Abstract:Forthepr
4、oblemoftheinfluenceoftheilluminationandspeedandreliabilityoftheprevi-ousfatiguedetectionalgorithms,thispaperproposesafastalgorithmoffatiguedetectionbasedonAda-boost.Agreatlotofinfraredfaceimageshavebeengainedinvariableenvironmentalilluminationusinginfrared.After
5、thefacedetection,thefeaturesofeyes’andmouths’shapesareextractedfromtheseim-agesusingthePCAmethod.TheAdaboosttrainingproceduretrainstwoclassifierstodetectfatigueex-pressionusingthesefeatures.Inthedetectingprocedure,thefeaturesofeyesandmouthstobedetectedareclassif
6、iedbythecorrespondingclassifiers.ThendoingtheORoperationbetweentheoutputsoftheclassifiersgivesthefinalresult.Thisalgorithmhasnotonlyhighcorrectrateandfastspeedbutalsoapowerfulabilitytogenerallyuserobustness.Andtheresponsetimeofthisalgorithmsatisfiesthereal-timer
7、equirements.关键词:疲劳检测;红外图像;AdaboostKeywords:fatigue-detection;infrared-image;Adaboostdoi:10.3969/j.issn.1007-130X.2012.05.021中图分类号:TP391.4文献标识码:A*收稿日期:2010-02-28;修订日期:2010-05-13基金项目:国家863计划资助项目(2008AA8012320A)通讯地址::410073湖南省长沙市国防科学技术大学电子科学与工程学院Address:SchoolofEle
8、ctronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,Hunan410073,P.R.China108计算机工程与科学2012,34(5)的鲁棒性和正确率。1引言2基于Adaboost的疲劳检测人脸表情识别(FacialExpress
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