基于Matlab平臺(tái)人臉面部表情識(shí)別疲勞檢測(cè)課件

1、基于面部特征識(shí)別的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)老師：楊陽(yáng)學(xué)院：信息科學(xué)與工程學(xué)院專業(yè)：電子信息科學(xué)與技術(shù)目錄研究背景與意義系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)總結(jié)及展望致謝1.研究背景與意義疲勞檢測(cè)在現(xiàn)實(shí)生活中具有很大的意義和實(shí)用價(jià)值，也是一個(gè)值得進(jìn)一步完善研究的課題。列車員疲勞提醒疲勞檢測(cè)特定崗位防瞌睡汽車防止疲勞駕駛防止質(zhì)檢員打盹研究目標(biāo) 本設(shè)計(jì)目標(biāo)在于利用Matlab強(qiáng)大的圖像處理能力和實(shí)用便捷的編程方法，通過(guò)處理包含人臉的視頻圖像，識(shí)別分析面部特征，從而得到比較準(zhǔn)確的疲勞狀況。 2.系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)框架疲勞檢測(cè)檢測(cè)人眼的閉合狀態(tài)基于霍夫變換的人眼定位基于膚色的人臉檢測(cè)與提取 2.1基于膚色的人臉檢測(cè)與提取算法流

2、程轉(zhuǎn)換色彩空間膚色提取提取人臉輪廓原始圖像得到人臉?lè)秶鷥?nèi)部填充2.1基于膚色的人臉檢測(cè)與提取算法流程圖2-1為待處理的原圖圖2-12.1基于膚色的人臉檢測(cè)與提取算法流程圖2-2為在HSV色彩空間中提取到的膚色范圍。圖2-22.1基于膚色的人臉檢測(cè)與提取算法流程把圖2-2中的膚色范圍設(shè)置為白色，非膚色范圍取黑，并且進(jìn)行內(nèi)部填充，可以得到如圖2-3所示的人臉?lè)秶暮诎啄０?。圖2-32.1基于膚色的人臉檢測(cè)與提取算法流程把圖2-3與原圖2-1乘操作就可以得到整個(gè)人臉?lè)秶?圖2-4 2.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)人臉圖像灰度化邊緣檢測(cè)檢測(cè)圓統(tǒng)計(jì)對(duì)象面積膨脹2.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)把得到的

3、人臉圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，如圖2-5圖2-52.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)使用Prewitt算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到人眼的邊緣曲線如圖2-6所示。圖 2-62.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)由邊緣圖像進(jìn)行霍夫變換檢測(cè)圓，得到人眼的邊緣曲線如圖2-7所示。圖2-72.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)得到的人眼邊緣曲線不是很完整，因此做一下膨脹處理，得到人眼范圍，便于統(tǒng)計(jì)大小信息，如圖2-8所示。圖2-82.2基于霍夫變換的人眼定位與統(tǒng)計(jì)不同閉合度人眼檢測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖2-9圖2-9 2.3疲勞判斷每一幀人眼大小歸一化判斷疲勞統(tǒng)計(jì)眨眼頻率畫(huà)出人眼變化曲線2.3疲勞判斷對(duì)得到的每一幀圖像中的人眼信息統(tǒng)計(jì)

4、，得到人眼閉合的幀數(shù)與總數(shù)的比例，判斷疲勞。如果得到的PERCLOS值大于閾值20%，則判定為疲勞狀態(tài)。圖2-10一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2-10所示?？偨Y(jié)及展望本設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單易行，但是運(yùn)行速度比較慢，主要是霍夫變換運(yùn)算量比較大。為了減少運(yùn)算量，可以進(jìn)一步減少人眼搜索范圍。對(duì)于人臉，可以確定，人眼一般位于頭部中間偏上的位置，加上是下方的脖子等區(qū)域，可以認(rèn)為人眼在頭部上半部分，如此就可以把搜索范圍減少一半，運(yùn)算速度也可以加快一倍?？偨Y(jié)及展望減小人臉?lè)秶髮?shí)驗(yàn)結(jié)果：感謝您的關(guān)注！相關(guān)概念HSV色彩空間色彩空問(wèn)，即色彩模型，是指顏色在三維空問(wèn)中的排列方式。膚色由于其特殊性，在不同的色彩空間表現(xiàn)形式也不同，對(duì)膚色

5、的辨識(shí)能力和處理效果也不同。 HSV色彩屬性模式是三原色光模式的一種非線性變換，根據(jù)色彩的三個(gè)基本屬性：色相、飽和度和明度來(lái)確定顏色。色相（H）是色彩的基本屬性，取0-360度的數(shù)值。飽和度（S）是指色彩的純度，明度（V）也叫“亮度”，取0-100%。在對(duì)色彩信息的利用中，HSV模型的優(yōu)點(diǎn)在于它將亮度和反映色彩本質(zhì)特性的兩個(gè)參數(shù)分開(kāi)。在提取一類物體(如人臉)在色彩方面的特性時(shí)，可以獲得比較好的效果。相關(guān)概念邊緣檢測(cè)算子幾種邊緣算子處理實(shí)驗(yàn)待測(cè)圖片的效果對(duì)比：相關(guān)概念膨脹膨脹是將與目標(biāo)區(qū)域接觸的背景點(diǎn)合并到該目標(biāo)中，是目標(biāo)邊界向外部擴(kuò)張的處理。膨脹可以用來(lái)填補(bǔ)目標(biāo)區(qū)域中存在的某些空洞，以及消除包

6、含在目標(biāo)區(qū)域中的小顆粒噪聲。由于得到的人眼邊緣不是很完整，難以統(tǒng)計(jì)大小信息，需要做膨脹處理。相關(guān)概念眨眼與疲勞眨眼，是一種快速的閉眼動(dòng)作，稱為瞬目反射。據(jù)統(tǒng)計(jì)，正常人平均每分鐘要眨眼十幾次，通常26秒就要眨眼一次，每次眨眼要用0.20.4秒鐘時(shí)間。20-40歲之間的正常人每分鐘眨眼約20次，而在睜眼凝視變動(dòng)快速的電腦屏幕時(shí)，或者人的注意力相對(duì)十分集中時(shí)，眨眼次數(shù)可能會(huì)減少到每分鐘4-5次。而人出現(xiàn)疲勞后，眨眼頻率往往會(huì)加快，每次眨眼經(jīng)歷時(shí)間也會(huì)相應(yīng)的變長(zhǎng)，因此可以依據(jù)人的眨眼頻率判斷人是否疲勞。膚色在HSV色彩空間的子空間研究背景與意義 比如說(shuō)疲勞駕駛，就是誘發(fā)嚴(yán)重交通事故的重要原因之一。據(jù)公

7、安交管部門(mén)統(tǒng)計(jì)，60%以上的交通事故與疲勞駕駛有關(guān)，防范疲勞駕駛刻不容緩。這不但需要駕駛員自己做到盡量控制不疲勞駕駛，也需要一個(gè)實(shí)時(shí)的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)，隨時(shí)提醒駕駛員保持清醒，才能最大限度的防止疲勞駕駛的出現(xiàn)，減少交通事故的發(fā)生。相關(guān)概念霍夫變換(Hough變換)霍夫變換(Hough變換)是一種用于區(qū)域邊界形狀描述的方法，常常被用于直線段、圓和橢圓的檢測(cè)。其基本思想是將圖像的空間域變換到參數(shù)空間，用大多數(shù)邊界點(diǎn)滿足的某種參數(shù)形式來(lái)描述圖像中的曲線。Hough變換檢測(cè)技術(shù)根據(jù)局部度量來(lái)計(jì)算邊界曲線參數(shù)，因而，對(duì)于區(qū)域邊界噪聲干擾或被其它目標(biāo)遮蓋而引起邊界發(fā)生間斷的情況，具有比較好

8、的容錯(cuò)性和魯棒性。設(shè)計(jì)中采用了霍夫變換檢測(cè)圓的方法定位人眼的位置，得到人眼的輪廓，進(jìn)而確定人眼，在所有的幀中找到人眼區(qū)域面積最大的值max，以此為基準(zhǔn)，其他值依次除以max得到相對(duì)大小值，取值理論范圍在0-1之間，但是由于閉眼時(shí)仍然存在一些面積信息，故得到的一般都是大于0，實(shí)驗(yàn)中可以取小于0.3就可以判斷為閉眼狀態(tài)。人眼大小歸一化相關(guān)概念人臉檢測(cè)人臉檢測(cè)是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、大小和姿態(tài)的過(guò)程。人臉檢測(cè)系統(tǒng)輸入的是可能包含人臉的圖像，輸出的是圖像中是否存在人臉和人臉數(shù)目、位置、尺度等信息的參數(shù)化描述。 常見(jiàn)的人臉檢測(cè)方法有：基于統(tǒng)計(jì)的方法，基于模版匹配的方法，基于知識(shí)匹

9、配的方法等。其中基于知識(shí)匹配方法又可以分為一下三種規(guī)則：輪廓規(guī)則，器官分布規(guī)則，膚色紋理規(guī)則和對(duì)稱性規(guī)則。 本次設(shè)計(jì)主要采用了基于膚色紋理規(guī)則的知識(shí)匹配方法進(jìn)行人臉檢測(cè)與提取。相關(guān)概念人眼定位人眼定位是在包含人臉的圖像中，比較準(zhǔn)確的找到人眼的位置，并且提取相關(guān)的人眼信息。常見(jiàn)的人眼定位方法包括一下四種：1） 模版匹配法2） 霍夫變換法3） 灰度投影法4） 對(duì)稱變換法求職應(yīng)注意的禮儀求職時(shí)最禮貌的修飾是淡妝面試時(shí)最關(guān)鍵的神情是鄭重?zé)o論站還是坐，不能搖動(dòng)和抖動(dòng)對(duì)話時(shí)目光不能游弋不定要控制小動(dòng)作不要為掩飾緊張情緒而散淡最優(yōu)雅的禮儀修養(yǎng)是體現(xiàn)自然以一種修養(yǎng)面對(duì)兩種結(jié)果必須首先學(xué)會(huì)面對(duì)的一種結(jié)果-被拒絕仍然感謝這次機(jī)會(huì)，因?yàn)楸痪芙^是面試后的兩種結(jié)果之一。被拒絕是招聘單位對(duì)我們綜合考慮的結(jié)果，因?yàn)槲覀冏铌P(guān)心的是自己什么地方與用人要求不一致，而不僅僅是