%0 Journal Article
%T 动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究
%A 程文冬
%A 付锐
%A 张文霞
%J 公路交通科技
%D 2014
%X 基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大。为克服由于动态光照引起的背景干扰，面部特征弱化的问题，采用一种基于KalmanFiltering的光照自适应AKF算法，通过高斯概率密度函数建立Gt（i，j）算子，实现驾驶室背景的分割；在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域，最终建立了眼鼻坐标搜索模型；进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验，测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ，在2×104~10×104lx的照度下，眼鼻的平均识别率δ达到82%~92%。结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性，照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素。
%K 交通工程
%K 眼鼻特征
%K 机器视觉
%K AKF-HSI融合算法
%K 照度
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_gljtkj/CN/abstract/abstract10088.shtml