基于车窗区域定位的出租汽车驾驶员蓄须行为的自动检测技术研究

针对出租车驾驶员蓄须行为自动检测技术展开研究,提出了一套基于视频图像的、完整的自动检测方法。首先,根据复杂交通车流的特性,提出一种用车窗区域代替完整车辆的出租车检测方法,同时基于检测到的车窗区域实现对驾驶室的精准定位。其次,利用基于亮度通道的多尺度视网膜（Multi-scale Retinex, MSR） 增强的图像预处理算法实现对图像的光线平衡及细节恢复。最后,通过libfacedetection 算法的精准下巴区域提取、结合非肤色像素点提取以及灰度阈值法的正反验证来提升算法的鲁棒性。利用交通监控视频对整套方法进行测试,研究结果表明,该方法能够对出租车驾驶员蓄须行为进行识别,进而提高执法效能。