[发明专利]利用眼镜分类器的眼睛离开道路分类

权利要求书

1.一种用于确定是否存在眼睛离开道路状态的方法，包括：

从单目摄像装置捕获对应于驾驶员的图像数据；

使用眼镜分类器基于所述图像数据检测所述驾驶员是否佩戴眼镜；以及

当检测到所述驾驶员佩戴眼镜时：

从所述捕获的图像数据检测驾驶员面部位置；以及

使用眼睛离开道路分类器基于所述驾驶员面部位置确定是否存在所述眼睛离开道路状态，而不依赖对驾驶员的注视方向的估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述眼镜分类器基于所述图像数据检测所述驾驶员是否佩戴眼镜包括：

从所述捕获的图像数据提取面部特征；

使用由聚类例程获得的多个视觉单词的词典来量子化所述提取的视觉特征；

池化所述量子化的视觉特征以生成所述视觉单词的空间直方图；以及

使用所述眼镜分类器将所述空间直方图分类以检测所述驾驶员是否佩戴眼镜。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述视觉特征通过以下方式从所述捕获的图像数据提取：

将密集尺度不变特征变换描述符施加在所述捕获的图像数据的密集网格上。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述聚类例程包括k-平均聚类例程。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述眼镜分类器包括多分类支持向量机线性分类器。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

使用多个均匀分布的训练过的图像训练所述多分类支持向量机线性分类器，其中每个训练过的图像包括对应于三个类别之一的相应的采样的驾驶员。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述三个类别包括所述采样的驾驶员不戴眼镜、所述采样的驾驶员佩戴普通眼镜、以及所述采样的驾驶员佩戴太阳镜。

8.根据权利要求1所述的方法，其中使用所述眼睛离开道路分类器基于所述驾驶员面部位置确定是否存在所述眼睛离开道路状态包括：

从所述捕获的图像数据提取视觉特征；

使用由聚类例程获得的多个视觉单词的词典量子化所述提取的视觉特征；

池化所述量子化的视觉特征以生成所述视觉单词的至少一个空间直方图；

生成与所述驾驶员面部位置串接的所述视觉单词的所述至少一个空间直方图的特征向量；以及

使用所述眼睛离开道路分类器将所述特征向量分类以确定是否存在所述眼睛离开道路状态。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述视觉特征通过以下方式从所述捕获的图像数据提取：

将密集尺度不变特征变换描述符施加在所述捕获的图像数据的密集网格上。

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述聚类例程包括k-平均聚类例程。

11.根据权利要求8所述的方法，其中池化所述量子化的图像数据以生成所述视觉单词的所述空间直方图包括：

池化所述量子化的图像数据以生成所述视觉单词的多个空间直方图。

12.根据权利要求8所述的方法，其中所述视觉单词的所述多个空间直方图通过以下方式生成：

将所述捕获的图像数据分割成越来越细化的子区域；以及

基于所述越来越细化的子区域生成所述多个空间直方图，其中每个子区域包括所述多个空间直方图中相应的空间直方图。

13.根据权利要求8所述的方法，其中将所述特征向量分类以确定是否存在所述眼睛离开道路状态包括：

将所述特征向量分类以提取用于所述检测到的面部位置的姿势信息。

14.根据权利要求1所述的方法，其中所述眼睛离开道路分类器包括二进制支持向量机线性分类器。

15.根据权利要求14所述的方法，还包括：

使用多个均匀分布的训练过的图像训练所述二进制支持向量机线性分类器，其中每个训练过的图像包括佩戴眼镜且对应于两个类别之一的相应的采样的面部图像。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述两个类别包括指示驾驶员眼睛盯在路面上的所述相应的采样的面部图像和指示所述驾驶员眼睛离开道路的所述相应的采样的面部图像。