基于面部特征識別的疲勞檢測系統設計實現

目錄

?研究背景與意義

-系統軟件設計及實現

?總結及展望

?致謝

1.研究背景與意義

-疲勞檢測在現實生活中具有很大的意義和實用價值，也是一個值 得進一步完善研究的課題。

研究目標

本設計目標在于利用Matlab強大的圖像 處理能力和實用便捷的編程方法，通過處理包含 人臉的視頻圖像，識別分析面部特征，從而得到 比較準確的疲勞狀況。

2.系統軟件設計框架

基于膚色的人疲勞檢檢測人眼的閉合狀態臉檢測夫變換的人眼定位

圖2-1為待處理的原圖

圖2-2為在HSV色彩空間中提取到的膚色范圍。

2.1基于膚色的人臉檢測與提取算法流程

把圖2-2中的膚色范圍設置為白色，非膚色范圍取黑，并且進 行內部填充，可以得到如圖2-3所示的人臉范圍的黑白模版。

把圖2-3與原圖2-1乘操作就可以得到整個人臉范 圍

把得到的人臉圖像轉換為灰度圖像，如圖2-5

人臉灰度圖

圖2-5

使用Prewitt算子進行邊緣檢測，得到人眼的邊緣曲線如圖2-6所示。

邊緣檢測

由邊緣圖像進行霍夫變換檢測圓，得到人眼的邊緣曲線如圖2-7所示。

眼睛檢測

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，便于統計大小信息，如圖2-8所示。

眼睛檢測2

2.2基于霍夫變換的人眼定位與統計

不同閉合度人眼檢測結果對比如圖2-9

Figure 8

Figure 9

Figure 10

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邊緣檢測

眼睛檢測

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人臉灰度圖

邊緣檢測

眼睛檢測

畫出人眼
變化曲線

對徂到的紹驗謳如

□ 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

圖像幀&時間

序1龍0所示。+ 一徂到人眼詩1杏的幃新與總數

人眼大.小變化曲統

圖 2-10

-本設計簡單易行，但是運 行速度比較慢，主要是霍 夫變換運算量比較大。為 了減少運算量，可以進一 步減少人眼搜索范圍。

?對于人臉，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 子等區域，可以認為人眼 在頭部上半部分，如此就 可以把搜索范圍減少一半, 運算速度也可以加快一倍。

?減小人臉范圍后實驗結果:

人臉灰度圖

邊緣檢測

眼睛檢測2

眼睛檢測

=」」.一

? HSV色彩空間

-色彩空問，即色彩模型，是指顏色在三維空問中的排列方式。膚色由于其 特殊性，在不同的色彩空間表現形式也不同，對膚色的辨識能力和處理效 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，根據色彩的三個基 本屬性：色相、飽和度和明度來確定顏色。色相（H）是色彩的基本屬性, 取0-36。度的數值。飽和度（S）是指色彩的純度，明度（V ）也叫“亮 度”，取 0T00%。

-在對色彩信息的利用中，HSV模型的優點在于它將亮度和反映色彩本質特 性的兩個參數分開。在提取一類物體（如人臉）在色彩方面的特性時，可 以獲得比較好的效果。

-邊緣檢測算子

- 幾種邊緣算子處理實驗待測圖片的效果對比:

SCiM算子

prewitt 算子

￡an質算子

I 口 g算子

-膨脹

-膨脹是將與目標區域接觸的背景點合并到該目標中，是目標邊界向外部 擴張的處理。膨脹可以用來填補目標區域中存在的某些空洞，以及消除 包含在目標區域中的小顆粒噪聲。

-由于得到的人眼邊緣不是很完整，難以統計大小信息，需要做膨脹處理。

The term watershed refers to a ndge that …

?眨眼與疲勞

-眨眼，是一種快速的閉眼動作，稱為瞬目反射。

?據統計，正常人平均每分鐘要眨眼十幾次，通常2?6秒就要 眨眼一次，每次眨眼要用0.2?0.4秒鐘時間。20-40歲之間 的正常人每分鐘眨眼約20次，而在睜眼凝視變動快速的電腦 屏幕時，或者人的注意力相對十分集中時，眨眼次數可能會減 少到每分鐘4-5次。

?而人出現疲勞后，眨眼頻率往往會加快，每次眨眼經歷時間也 會相應的變長，因此可以依據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

S > 10

V > 40

式2-1

<S < 110 - H - 0.1W

H < 75 - 0.4V

0.08(100 - V)H + 0.5V (H > 0)

0.5H + 35 (H < 0)

研究背景與意義

比如說疲勞駕駛，就是誘發嚴重交 通事故的重要原因之一。據公安交管部門統計， 60%以上的交通事故與疲勞駕駛有關，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，也需要一個實時的疲勞檢測系 統監測駕駛員的疲勞狀態，隨時提醒駕駛員保持 清醒，才能最大限度的防止疲勞駕駛的出現，減 少交通事故的發生。

?霍夫變換（Hough變換）

-霍夫變換（Hough變換）是一種用于區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。其基本思想是將圖像 的空間域變換到參數空間，用大多數邊界點滿足的某種參數 形式來描述圖像中的曲線。Hough變換檢測技術根據局部度 量來計算邊界曲線參數，因而，對于區域邊界噪聲干擾或被 其它目標遮蓋而引起邊界發生間斷的情況，具有比較好的容 錯性和魯棒性。

?設計中采用了霍夫變換檢測圓的方法定位人眼的位置，得到 人眼的輪廓，進而確定人眼，

人眼大小歸一化

在所有的幀中找到人眼區域面積最大的值ma x，以此為基準，其他值依次除以max得到 相對大小值n，n取值理論范圍在0-1之間， 但是由于閉眼時仍然存在一些面積信息，故 得到的n一般都是大于0，實驗中可以取n 小于0.3就可以判斷為閉眼狀態。

-人臉檢測

?人臉檢測是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、 大小和姿態的過程。人臉檢測系統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目、位置、尺度等信息的 參數化描述。

• 常見的人臉檢測方法有：基于統計的方法，基于模版匹配的方法, 基于知識匹配的方法等。其中基于知識匹配方法又可以分為一下 三種規則：輪廓規則，器官分布規則，膚色紋理規則和對稱性規 則。
• 本次設計主要采用了基于膚色紋理規則的知識匹配方法進行人臉 檢測與提取。

?人眼定位

-人眼定位是在包含人臉的圖像中，比較準確的找到人眼的位置, 并且提取相關的人眼信息。

?常見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）對稱變換法

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于MATLAB面部特征识别的疲劳检测系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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