基于MTCNN的多特征融合学生疲劳检测算法研究

目前疲劳检测主要是通过眼部PERCLOS值来判断,但是这种方法检测疲劳特征较为单一,影响了检测的准确率.本文提出一种基于卷积神经网络的多特征融合学生疲劳检测算法,首先用MTCNN对人脸进行关键点定位,在此基础上用人脸归一化的方式精准提取眼睛和嘴部的特征图像并进行眼部定位;其次,构建眼、嘴数据集,完成眼、嘴部状态分类模型训练;最后,用训练好的模型将眼、嘴部的疲劳特征相融合并根据改良的MAR值判断方法进行疲劳检测.实验结果表明该方法的准确率达到了96.2％,实时性也得到了极大的改善.     

人脸自动定位及其系统实现

人脸自动定位技术在智能视频通信、视频监控以及娱乐等领域有着广泛的应用。通过将基于肤色的人脸检测和基于人工神经网络的控制策略相结合,提出一种新的人脸自动定位算法。该算法简单有效,克服传统跟踪算法中需要利用帧间相关信息和需要标定摄像机的缺点,只需通过人脸检测程序给出人脸特征点在计算机图像中的坐标,就可直接得出摄像机水平调整量和垂直调整量,根据调整量控制摄像机运动即可将人脸自动定位在图像中心。最后利用面向对象的方法实现了系统,并且取得了满意的效果。     

驾驶员疲劳检测中的嘴部状态研究

针对嘴部作为人脸的重要信息集中点之一这个特性,提出了一种用于驾驶员疲劳检测的嘴部状态的研究算法。首先采用改进的Adaboost算法精确定位人脸区域,然后利用迭代式阈值选择法对人脸下半部分进行二值化处理,得到嘴部完整轮廓后使用Harris角点检测找出嘴角,同时矫正倾斜嘴部,最后通过计算嘴部张开度和持续时间来判断是否疲劳。实验表明,该算法具有较快的速度,同时对疲劳检测的进一步研究有重要的作用。     

基于肤色分割及特征定位的人脸检测算法研究

针对复杂彩色图像提出一种快速有效的人脸检测算法。首先通过一种新的色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移,然后采用HSI空间与归一化RGB空间相结合的混合肤色模型,提取出原图像中的类肤色区域,最后根据人脸的几何特征定位眼睛、嘴巴和人脸区域。实验结果表明,该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸,具有较快的检测速度。     

人脸检测跟踪与特征点定位系统

实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shapemodel)算法实现了实时人脸特征点定位。实验结果表明该系统实现的人脸实时检测跟踪及特征点定位,效果明显,可以作为表情分析和情感计算、视频人脸识别开发的基础。     

有背景人脸图像中人眼的检测与定位

基于人脸的几何特征和图像分割原理,研究了一种在有背景的灰度人脸图像中自动检测与定位人眼的新算法.该算法基于人脸器官几何分布先验知识建立人眼位置判定准则,对人眼的分割阈值范围进行粗估计,采用分割阈值递增法,并结合人眼位置判定准则判定分割图像中双眼黑块是否出现,再利用二维相关系数作为对称相似性测度,检验检测到的双眼的真实性.实验验证表明,所提出的人眼检测与定位方法在速度和准确性方面具有良好的性能.     

一种考虑驾驶员姿态及光照因素的疲劳驾驶稳健检测算法

考虑疲劳驾驶检测过程中容易出现的偏头情形和光照因素影响,提出一种疲劳驾驶稳健检测算法。在实现Adaboost和主动性状模型相结合的人眼定位基础上,算法首先通过归一化人脸图像旋转等手段,使检测系统可以适应驾驶过程中经常出现的驾驶员偏头情形;其次通过补充人脸训练样本和引入直方图均衡等手段,使其可以更好地适应驾驶中出现的各种光照环境。最后利用Perclos算法对驾驶员疲劳状态进行判定。对模拟视频及车内采集的真实驾驶样本视频进行检测实验,结果表明稳健检测算法可以更准确定位人眼的位置。不仅可以有效的适应偏头情况,并且可以消除光照因素的影响,提升了检测系统的稳健性。     

复杂背景下的人脸分割

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。     

基于瞳孔定位的单目测距系统

针对人和机器人在协同工作的过程中,机器人需要对伙伴进行准确的目标定位这个问题,设计了一个以ARM Cotex－A9 i． MX6Q为微处理器处理模块,USB摄像头为采集模块的嵌入式视觉测距系统,实现了单目视觉测距定位。该系统设计大体分为人眼瞳孔定位和单目测距2部分。人眼瞳孔定位通过USB摄像头采集人脸图像,系统对人脸图像进行处理,获取人脸图像中瞳孔的精确位置,获取人脸图像中瞳孔的位置采用Adboost人脸检测算法和灰度投影人眼定位算法;测距采用小孔成像三角形相似原理,根据实际人眼瞳距和图像中人眼瞳距信息计算出目标人物到摄像机镜头间的距离,其中摄像机的内参数标定借助于Matlab工具箱来完成。实验结果表明,该测距定位系统测距精度较高,系统鲁棒性好,具有良好的应用前景。     

基于深度学习算法的校园吸烟检测方案设计

为了提升校园公共区域禁烟监督管理的效率,文章提出了基于深度学习算法的吸烟行为检测方案。文章结合图像处理技术与深度学习算法对采集到的图像进行检测,通过人脸检测算法对人脸进行定位与裁剪,以降低背景信息的干扰。文章选取裁剪后的图像中的嘴部区域作为感兴趣区域,并利用目标检测模型对嘴部的香烟进行检测。文章方案并结合物理设备可有效地对校园公共区域吸烟情况进行检测,有助于进一步推进智慧校园的建设。     

用于实时人脸识别的光电混合自动识别系统

研制了一种用于实时人脸识别的光电混合自动识别系统,包括特征提取、光照及几何归一化、编码、光学识别和判决几个部分。以计算机为控制中心,CCD摄像机实时获取待识别人脸图像后,由计算机做预处理工作,包括用灰度直方图均衡化做光照归一化,自动提取两个内眼角和嘴的中心三个参考点,利用仿射变换进行几何归一化并进行广义互补编码,以实现数学形态学击中击不中变换;编码图像送入基于非相干光相关器的光学处理器做光学运算;最后对光学识别结果进行判决,从图像库中找出一个或几个与待识别目标相似的人脸图像。给出了实验结果。     

A robust eye localization algorithm for face recognition

The accuracy of face alignment affects greatly the performance of a face recognition system. Since the face alignment is usually conducted using eye positions, the algorithm for accurate eye localization is essential for the accurate face recognition. In this paper, an algorithm is proposed for eye localization. First, the proper AdaBoost detection is adaptively trained to segment the region based on the special gray distribution in the region. After that, a fast radial symmetry operator is used to precisely locate the center of eyes. Experimental results show that the method can accurately locate the eyes, and it is robust to the variations of face poses, illuminations, expressions, and accessories.     

平面旋转人脸检测与特征定位方法研究

提出了一种基于角点检测、AdaBoost算法和C-V方法的平面旋转人脸检测及特征定位方法.方法首先根据AdaBoost算法训练样本得到脸、眼、鼻、嘴4个检测器;然后以角点作为眼睛的候选点,枚举任意两个角点构造可能的人脸区域,并在区域内运用人脸检测器进行检测;接着利用眼、鼻、嘴检测器检测出人脸特征所在的矩形区域;最后利用C-V方法从各个特征区域中分割出人脸特征的轮廓,进而得到人脸关键特征点的位置.在CMU平面旋转测试集上的检测率为94.6%,误报24个,提取出的特征点位置准确.实验结果表明方法是有效的.     

基于对称变换与自评估的人眼定位新方法

眼睛闭合、眼镜反光、眼球被眼帘覆盖以及光照不均等对实际人眼的准确定位都会造成很大影响.本文针对上述问题,利用人眼具有的强对称性,提出了一种基于小波变换、对称变换和自评估规则的人眼定位新方法.采用ORL人脸库仿真试验,结果表明本文方法定位准确率高、计算量小、稳健性强,对一般人脸状态具有较大的实际应用价值.     

一种结合分离滤波器与局部二进模式的快速人眼定位方法

为了解决低质量人脸图像中的快速人眼定位问题,提出一种结合分离滤波器与局部二进模式(LBP)的快速人眼定位算法,该方法快速有效地计算多尺度局部二进模式(LBPs)值,并且利用串级的思想,结合分离滤波器与LBP,进行快速精确的人眼定位.仿真实验表明,与一般的LBP方法相比,该方法在保证人眼定位精度的同时,具有更快的计算速度,在BiolD人脸库中,在两个尺度上计算,平均每幅人脸图像的计算时间下降近40%.     

Evolutionary programming CLEAN algorithm for UWB localization images of contiguous targets

In this article, a novel scattering center extractionmethod using genetic algorithm is proposed to deal with theultra-wideband (UWB) localization image, which is calledevolutionary programming (EP) CLEAN algorithm. Because ofthe UWB characters, the ideal point scattering model and EPmethod are used in the algorithm for optimizing the UWBlocalization images. After introducing the algorithm detail, theactual model is used to realize the EP CLEAN algorithm.Compared with the conventional localization imaging algorithm,this algorithm has advantages fitting the UWB characters such asaccuracy, robustness, and better resolution, which are verified bythe numerical simulations. Therefore the EP CLEAN algorithmcould improve localization image performance to expand theUWB technique application.     

基于WinCE平台的人眼瞳孔快速精确定位的实现

针对如何提高瞳孔定位的效率和精度以改善眼睛检测类仪器结果的可靠性,本文介绍了基于Arm11硬件平台在WinCE环境下采用Directshow技术架构实现摄像头图像数据采集及实时视频图像处理分析的实践过程,并在此基础上运用先粗略图像定位再精确定位的方法实现实时人眼瞳孔精确定位。实验中采用的是基于图像灰度信息的瞳孔定位算法,在WinCE平台下成功精确地定位出瞳孔中心,该算法简单高效适用于嵌入式平台环境下,在WinCE环境下运用此算法成功实现了15fps的实时瞳孔定位。     

无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

从硬件设计入手,介绍了自主设计的以片上系统（SOC）STM32W108为核心的WSN节点,在此基础上采用了一种基于RSSI的加权质心定位算法实现了节点的自定位。该算法将RSSI测距和质心定位算法相结合,用测得的RSSI值作为质心定位的加权因子,合理体现了不同锚节点对定位未知节点的约束力。通过测试证明,该定位方法在较少的通信开销情况下具有较高的定位精度,且易于实现。     

改进的积分投影眼睛定位算法

基于计算机视觉处理的方式大多都是通过分析眼睛的状态来判断驾驶员的疲劳状态,其中,眼睛的精确定位是关键环节。提出一种改进的积分投影眼睛定位算法,通过在自然环境下先检测出人脸,然后进行眼睛的精准定位。首先利用肤色分割对人脸进行初定位,在初定位的基础上结合形态学框选出人眼区域,然后利用水平和垂直积分投影曲线精确定位眼睛。实验结果表明该算法简便易行,速度快,定位准确度较高,能满足疲劳检测的应用要求。