王 莹，赵守国，王 静，王 珂

（1.北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044；2.中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，北京100081）

随着铁路事业的高速发展，列车驾驶安全性问题日益成为人们关注的焦点。本文提出了一种针对机车驾驶特殊性的机车司机驾驶状态监测方案，通过对机车司机标准动作的检测，判断司机是否处于正常的驾驶状态。主要框架为：

（1）对视频文件进行预处理，得到仅包含手势的图像。即利用混合高斯模型对视频文件进行背景建模，同时进行运动目标的检测，即规范性手势的监测。当检测到运动目标出现时，停止对背景模型的更新。利用帧间差分法比较相邻图像帧间的差异，得到最小差异的图像帧，即为规范性手势出现的视频图像帧。对其进行背景减除，得到不含背景噪声的手势图像帧。

（2）通过肤色模型对手势图像帧进行肤色区域的判定并提取出手势区域，得到手势的二值图像。鉴于通过肤色模型转换后可能出现空洞等现象，利用腐蚀与扩张等对其进行修正，最终得到清晰的手势的二值图像。

（3）对手势的二值图像进行标准性判断与分析，主要通过2个方面：通过形状上下文算法，将所得的手势的二值图像与标准手势库的形状上下文算子进行比较，通过匹配代价的比较判定是否是标准的规范手势； 通过HOG特征及AdaBoost分类器，判断手势的二值图像是否是规定的手势图像，以及判定其标准性。

下面将详细阐述手势标准性判断的算法—形状上下文、HOG特征及AdaBoost分类器，并通过实验数据说明上述算法的效果。……