《表4 共生矩阵眼睛状态识别模型在面部未遮挡与遮挡情况下的检测结果》

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《基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测》

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注:开闭眼准确率是指人眼状态分析正确的帧数量与人脸检测正确的帧数量之比。

考虑到判定眼睛开闭的指标在驾驶员睁眼或闭眼时的波动平稳性，最终确定共生矩阵维度Ng为8，输入的驾驶员眼睛图像尺寸为50×25像素。该部分的测试视频样本选用两段时长较长的视频AL1与BL1，并罗列了3个效果较好的数字统计特征（自商图的熵、混合熵与自商图像素值分布的不均性）在模拟驾驶中的实际表现，其结果如表4所示。由表4可知，3个特征表现良好，无论驾驶员是否面部遮挡，眼睛状态分析的准确率均达到了98%以上。表4中，将连续闭眼3帧以上记为一次眨眼动作，共生矩阵眼睛状态识别模型各个数字统计特征检测结果大致相同，眨眼次数的漏检是由Res Net10 SSD人脸检测算法漏检与眼睛状态识别模型对半睁半闭且眼球区域模糊的眼睛图像预测失败引起的。