基于眼图的闭眼百分比与扫视比估计算法用于警觉度检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-31 v1 人机交互
摘要
本研究工作开发了两种基于图像测量闭眼百分比(PERCLOS)与扫视比(SR)的新算法。PERCLOS通过基于相关滤波的技术估计。灰度与近红外敏感相机结合被动NIR照明器的创新组合有助于比现有方法达到更高精度。为检测虹膜中心与眼角落点，开发了两种新技术。我们提出称为形状因子(Form Factor)的指标来定位虹膜位置。扫视速度剖面可由虹膜位置的时间信息经扩展卡尔曼滤波等标准跟踪算法估计。实验结果表明，SR与PERCLOS的估计均可从警觉度下降到疲劳的过程中预测操作者的警觉水平。
引用
@article{arxiv.2301.12799,
title = {Eye Image-based Algorithms to Estimate Percentage Closure of Eye and Saccadic Ratio for Alertness Detection},
author = {Supratim Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12799},
year = {2023}
}