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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Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立G_t(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k_(frontground)、肤色分割率k_(skin)与眼鼻识别率δ,在2×10~4~10×10~4 lx的