基于Matlab平台人脸面部表情识别疲劳检测课件.ppt
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- 关 键 词:
- 基于 Matlab 平台 脸面 表情 识别 疲劳 检测 课件
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1、目录目录 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。列车员疲劳列车员疲劳提醒提醒疲劳检测疲劳检测特定岗位防特定岗位防瞌睡瞌睡汽车防止疲汽车防止疲劳劳驾驶驾驶防止质检员防止质检员打盹打盹研究目标研究目标 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.系统软件设计框架系统软件设计框架疲劳检测检测人眼的闭合状态基于霍夫变换的人眼定位基于肤色的人脸检测与提取 2.1基于肤色的人脸检
2、测与提取算法流程基于肤色的人脸检测与提取算法流程转换色彩空间转换色彩空间肤色提取肤色提取提取人脸轮廓提取人脸轮廓原始图像原始图像得到人脸范围得到人脸范围内部填充内部填充2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程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2-12.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程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2-22.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程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2-32.1基于肤色的人
3、脸检测与提取算法流程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基于霍夫变换的人眼定位与统计人脸图像人脸图像灰度化灰度化边缘检测边缘检测检测圆检测圆统计对象统计对象面积面积膨胀膨胀2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计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2-52.2基于霍夫变换的人眼定位与统计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 2-62.2基于霍夫变换的人眼定位与统计基于霍夫变换的人眼定位与统计由边缘图像进行霍夫变
4、换检测圆,得到人眼的边缘曲线如图2-7所示。图2-72.2基于霍夫变换的人眼定位与统计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2-82.2基于霍夫变换的人眼定位与统计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疲劳判断疲劳判断每一帧每一帧人眼大小人眼大小归一化归一化判断疲劳判断疲劳统计统计眨眼频率眨眼频率画出人眼画出人眼变化曲线变化曲线2.3疲劳判断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。%100frame_Sumframe_
5、ClosePERCLOS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搜索范围。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,如此就可以把搜索范围减少一半,运算速度也可以加快一倍。总结及展望总结及展望减小人脸范围后实验结果:相关概念相关概念HSV色彩空间色彩空间色彩空问,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
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