近几年,随着机动车数量的日益增多,驾驶员数量的飞速增长,道路交通事故的发生频率逐年上升。研究表明,绝大多数的交通事故是由驾驶员注意力不集中引起的,其中一部分可以通过检测注视方向的变化来提醒驾驶员以避免事故的发生。视线跟踪技术对研究驾驶员的注意力、检测疲劳和提高驾驶员辅助安全有着至关重要的作用,受到国内外研究学者的广泛关注。虽然一些传统的视线跟踪方法在简单环境下已经取得了较好的效果,但在行驶过程中,由于受到光线变化、头部大范围运动和不能采用校准屏幕手动校准等因素的影响,难以进行注视跟踪。为了解决驾驶员注视区域估计问题,本文提出了一种新的可以自动校准的注视区域估计算法。该方法采用单摄像头采集驾驶员脸部图像,利用脸部检测算法进行人脸定位,确定驾驶员脸部中心位置作为特征点,然后根据车辆环境和驾驶行为的特点,采用头部朝向代替视线方向,利用侧视镜、后视镜、仪表盘和挡风玻璃中划分的不同区域作为校准点,利用自我学习算法,确定面部特征在12个注视区域内所对应的头部姿势分类器,最后利用粒子滤波跟踪和估计当前驾驶员的头部姿势,根据置信度估计获得准确的注视区域,实现了对驾驶员视线的自动校准和跟踪过程。实验结果表明,这种不需要驾驶员干预的自动校准的注视区域估计算法可以达到与人工校准方法相同的精度,注视方向的误差率在5度以下,可以满足安全驾驶和驾驶行为研究的需要。