基于特征融合的眼睛状态识别方法

摘要

本发明公开了基于特征融合的眼睛状态识别方法，属于图像处理和模式识别领域，适用于人脸表情和精神状态的识别、驾驶员疲劳检测，视线跟踪。该方法首先对输入的图像进行人脸定位和眼睛定位，从而得到眼睛区域，最后利用基于伪Zernike矩_Gabor特征融合(PZ_GAB)的眼睛状态识别算法判定眼睛状态。该眼睛状态识别方法在头部运动和复杂光照变化情况下有很好的鲁棒性，能够有效地解决眼睛状态识别精度下降的问题，同时计算复杂度不高，满足实时性要求。

主权项

基于特征融合的眼睛状态识别方法，其特征在于包括如下步骤：(1)人脸区域和眼睛定位；(2)伪Zernike矩特征向量与Gabor特征向量的提取；(3)伪Zernike矩特征向量与Gabor特征向量的融合；(4)眼睛状态识别模型的训练；(5)对新输入眼睛状态的判别。