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基于面部特征识别的疲劳检测系统设计实现
指导老师:杨阳
学院:信息科学与工程学院
专业:电子信息科学与技术
目录
研究背景与意义
系统软件设计及实现
总结及展望
致谢
1.研究背景与意义
疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值,也是一个值得进一步完善研究的课题。
列车员疲劳提醒
疲劳检测
特定岗位防瞌睡
汽车防止疲劳驾驶
防止质检员打盹
研究目标
本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法,通过处理包含人脸的视频图像,识别分析面部特征,从而得到比较准确的疲劳状况。
2.系统软件设计框架
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
转换色彩空间
肤色提取
提取人脸轮廓
原始图像
得到人脸范围
内部填充
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
图2-1为待处理的原图
图2-1
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
图2-2为在HSV色彩空间中提取到的肤色范围。
图2-2
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
把图2-2中的肤色范围设置为白色,非肤色范围取黑,并且进行内部填充,可以得到如图2-3所示的人脸范围的黑白模版。
图2-3
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
把图2-3与原图2-1乘操作就可以得到整个人脸范围
图2-4
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
人脸图像
灰度化
边缘检测
检测圆
统计对象
面积
膨胀
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
把得到的人脸图像转换为灰度图像,如图2-5
图2-5
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
使用Prewitt算子进行边缘检测,得到人眼的边缘曲线如图2-6所示。
图 2-6
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
由边缘图像进行霍夫变换检测圆,得到人眼的边缘曲线如图2-7所示。
图2-7
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
得到的人眼边缘曲线不是很完整,因此做一下膨胀处理,得到人眼范
围,便于统计大小信息,如图2-8所示。
图2-8
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
不同闭合度人眼检测结果对比如图2-9
图2-9
2.3疲劳判断
每一帧
人眼大小
归一化
判断疲劳
统计
眨眼频率
画出人眼
变化曲线
2.3疲劳判断
对得到的每一帧图像中的人眼信息统计,得到人眼闭合的帧数与总数
的比例,判断疲劳。
如果得到的PERCLOS值大于阈值20%,则判定为疲劳状态。
图2-10
一次实验结果如图2-10所示。
总结及展望
本设计简单易行,但是运行速度比较慢,主要是霍夫变换运算量比较大。为了减少运算量,可以进一步减少人眼有哪些信誉好的足球投注网站范围。
对于人脸,可以确定,人眼一般位于头部中间偏上的位置,加上是下方的脖子等区域,可以认为人眼在头部上半部分,如此就可以把有哪些信誉好的足球投注网站范围减少一半,运算速度也可以加快一倍。
总结及展望
减小人脸范围后实验结果:
感谢您的关注!
相关概念
HSV色彩空间
色彩空问,即色彩模型,是指颜色在三维空问中的排列方式。肤色由于其特殊性,在不同的色彩空间表现形式也不同,对肤色的辨识能力和处理效果也不同。
HSV色彩属性模式是三原色光模式的一种非线性变换,根据色彩的三个基本属性:色相、饱和度和明度来确定颜色。色相(H)是色彩的基本属性,取0-360度的数值。饱和度(S)是指色彩的纯度,明度(V)也叫“亮度”,取0-100%。
在对色彩信息的利用中,HSV模型的优点在于它将亮度和反映色彩本质特性的两个参数分开。在提取一类物体(如人脸)在色彩方面的特性时,可以获得比较好的效果。
相关概念
边缘检测算子
几种边缘算子处理实验待测图片的效果对比:
相关概念
膨胀
膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标中,是目标边界向外部扩张的处理。膨胀可以用来填补目标区域中存在的某些空洞,以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。
由于得到的人眼边缘不是很完整,难以统计大小信息,需要做膨胀处理。
相关概念
眨眼与疲劳
眨眼,是一种快速的闭眼动作,称为瞬目反射。
据统计,正常人平均每分钟要眨眼十几次,通常2~6秒就要眨眼一次,每次眨眼要用0.2~0.4秒钟时间。20-40岁之间的正常人每分钟眨眼约20次,而在睁眼凝视变动快速的电脑屏幕时,或者人的注意力相对十分集中时,眨眼次数可能会减少到每分钟4-5次。
而人出现疲劳后,眨眼频率往往会加快,每次眨眼经历时间也会相应的变长,因此可以依据人的眨眼频率判断人是否疲劳。
肤色在HSV色彩空间的子空间
研究背景与意义
比如说疲劳驾驶,就是诱发严重交通事故的重要原因之一。据公安交管部门统计,60%以上的交通事故与疲劳驾驶有关,防范疲劳驾驶刻不容缓。这不但需要驾驶员自己做到尽量控制不疲劳驾驶,也需要一个实时的疲劳检测系统监测驾驶员的疲劳状态,随时提醒驾驶员保持清醒,才能
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