[发明专利]基于图像处理技术的驾驶员驾车打电话违章识别方法

摘要

本发明是一种基于图像处理技术的驾驶员驾车打电话违章识别的方法。本发明配合交通视频监控系统，先从采集到的视频图像中分割出驾驶员的位置，通过建立高斯肤色模型的方法对人体肤色进行分割，判断出人脸位置，然后建构BP神经网络对人体肤色块进行分类，进而判断驾驶员是否打电话的情况。

主权项

基于图像处理技术的驾驶员驾车打电话违章识别方法，其特征在于如下步骤：第一步：采集N张关于人的不同肤色图像，对其肤色像素点进行统计，研究其在YCbCr颜色空间上的分布；第二步：设x＝[Cb,Cr]表示每一像素点处对应色度值Cb,Cr组成的矩阵，对上述N张肤色图像的像素点的色度值进行统计，然后按(1)式求出均值矩阵；m＝E(x)                (1)第三步：按照公式(2)计算色度矩阵的协方差矩阵，并由此建立肤色的二维高斯分布模型；c＝E{(x‑m)(x‑m)T}              (2)第四步：获取驾车司机的位置图像I，设图像的长、宽分别为M、N，按如下步骤判断图像中每一个像素点是否属于人脸；第五步：利用公式(3)计算第四步采集图像中的像素点的肤色似然度，通过设定似然度的阈值PTH可以把肤色从图像中分割出来；P(Cb,Cr)＝exp[‑0.5(x‑m)Tc‑1(x‑m)]         (3)第六步：按照阈值PTH对位置图像I进行二值化，大于阈值PTH的像素赋值1小于阈值的像素赋值0得到二值化图像ID，ID中白色区域代表人肤色区域，为了去除噪声影响，将白色区域中像素个数小于阈值WTH区域变为黑色区域，图像中剩下的为头部和手部以及与肤色比较相似的大块区域，得到去噪图像IDN；第七步：对二值化图像IDN进行闭操作处理得到IDNC，将IDNC中的白色连通区域分别标记为L1，L2，…；第八步：从按照第四步方法获取的图像库中随机选取K幅驾驶员的位置图像，测量每一张图像的尺寸和质心，设选取的K幅图像中第j幅图像的长、宽分别为mj、nj，第j幅图像的人脸质心坐标为(xj,yj),将第j幅图像按照人脸肤色处像素置1，其它像素置0进行二值化得到图像IDj，利用公式(4)可以计算出第j幅图像的人脸肤色块的质心坐标；xj=Σ(xl,yl)∈IDjxlIDj(xl,yl)Σ(xl,yl)∈IDjIDj(xl,yl),yj=Σ(xl,yl)∈IDjylIDj(xl,yl)Σ(xl,yl)∈IDjIDj(xl,yl)---(4)]]>其中IDj(xl,yl)为图像IDj在(xl,yl)坐标处的灰度值；第九步：按照公式(5)计算质心坐标因子(α，β)；(α,β)=(1KΣxjmj,1KΣyjnj)---(5)]]>第十步：计算图像IDNC的人脸经验质心坐标(x0,y0),按照公式(6)计算图像IDNC的人脸质心经验坐标；(x0,y0)＝(αM,βN)           (6)第十一步：判断图像IDNC中的肤色标记块是否为人脸，如果IDNC中检测到一个肤色块标记时，则认为该肤色块中包含人脸并把肤色块分割出来，如果检测到两个或者两个以上肤色块时，则按照公式(7)计算每个肤色块的质心坐标，并按照公式(8)计算每个肤色块的质心坐标到人脸经验的质心坐标(x0,y0)的距离，距离最小的肤色块则为包含人脸在内的肤色块；xi=Σ(xi,yi)∈TixiI(xi,yi)Σ(xi,yi)∈TiI(xi,yi)yi=Σ(xi,yi)∈TiyiI(xi,yi)Σ(xi,yi)∈TiI(xi,yi)---(7)]]>其中Ti为二值化图像IDNC中包含第i块肤色块的最小外接矩形区域，I(xi,yi)为二值化图像IDNC中坐标点(xi,yi)坐标处的灰度值；di=(xi-x0)2+(yi-y0)2---(8)]]>第十二步：对包含头部的肤色块二值化图像IDNC进行尺寸归一化，归一化后的尺寸统一为H*H。然后采取了基于像素数量的粗网格特征的方法将二值化图像分成O等分，然后统计每个单元格里面的白色像素个数作为特征，可以得到O个特征值，然后再对每条分割线上的白色像素个数统计，得到P个特征值，再计算整幅图像的白色像素得到一个特征值，从而可以得到Q个特征值。第十三步：建立双隐层的BP神经网络，该神经网络结构包含Q个输入，两个隐层，3个输出(分为不打电话，右手打电话，左手打电话三种输出情况)，然后利用BP神经网络对提取的特征进行归类。