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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116563921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310505318.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法是由汪银辉;黄继业;郑甘勒;高明裕;何志伟;洪明设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法，包括以下步骤：S1、输入彩色图像，转换到HSV色彩空间并对HSV色彩空间中的V通道进行双阈值自适应伽马校正；S2、计算校正后的梯度大小和方向，并将图像划分为若干个cell区域；S3、计算cell区域的加权投影梯度直方图，进行拉普拉斯平滑并归一化；S4、对归一化后的cell计算其对应的KL散度值，并将所有cell划分为若干个block块；S5、基于先验信息和KL散度值对block块内的cell作加权处理，整合所有处理后的block，得到最终的特征向量。该方法，解决了传统算法在智能座舱中复杂环境下提取特征丢失的问题，改进后的算法提取出的人脸疲劳特征可靠稳定。

本发明授权一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入彩色图像，转换到HSV色彩空间并对HSV色彩空间中的V通道进行双阈值自适应伽马校正； 双阈值自适应伽马校正表达式如下： FV＝μF1V+1-μF2V 其中，F1V是一个凸函数，用于增强暗光区域；F2V是一个凹函数，用于抑制强光区域；式中的μ与γ依据HSV色彩空间的明度值V自适应调整； S2、计算校正后的梯度大小和方向，并将图像划分为若干个cell区域，其中，梯度方向包括梯度的水平方向，梯度的垂直方向，梯度的水平斜45°方向，梯度的水平斜135°方向； S3、计算cell区域的加权投影梯度直方图，进行拉普拉斯平滑并归一化，包括如下子步骤： S3-1、将cell区域以单位划分为若干个bin，得到若干bin的角度区间范围； S3-2、将cell区域内的像素点按梯度幅值加权后，投影到像素点的梯度角所对应的bin上，累加得到此cell的梯度直方图，投影公式具体为： 式中，C表示一个cell内的所有像素点的An区间的投影值之和，Vx表示x像素点位的梯度值，θx表示x像素点位的梯度方向； S3-3、对上述步骤得到的梯度直方图做拉普拉斯平滑，并用L2-Norm函数对平滑后的梯度直方图进行归一化处理，得到平滑归一化后的梯度直方图，其函数表达式具体为： 式中，Bn为第n个角度区间所对应的幅值，||C||的表达式为: S4、对归一化后的cell计算其对应的KL散度值，并将所有cell划分为若干个block块； S5、基于先验信息和KL散度值对block块内的cell作加权处理，整合所有处理后的block，得到最终的特征向量。

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