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计算机工程 2005年第22期31卷 169-171页

作者：王湘平张星明华南理工大学计算机学院广州510640

介绍了基于Gabor小波的眼睛和嘴巴检测问题。首先利用肤色概率模型、人脸图像的梯度信息以及运动模型提取出人脸器官的可能特征点,接着使用一系列规则筛选出最可能是眼睛对的特征点对,然后采用Gabor小波和支持向量机(SVM)来对可能的眼... 详细信息

介绍了基于Gabor小波的眼睛和嘴巴检测问题。首先利用肤色概率模型、人脸图像的梯度信息以及运动模型提取出人脸器官的可能特征点,接着使用一系列规则筛选出最可能是眼睛对的特征点对,然后采用Gabor小波和支持向量机(SVM)来对可能的眼睛对进行有效的验证,最后通过眼睛的位置来找到嘴巴的精确位置。实验结果表明,该系统具有较好的眼睛和嘴巴检测效果,还可以通过再学习进一步提高系统的检测性能。

关键词： Gabor小波眼睛对验证嘴巴检测支持向量机

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图象中眼睛和嘴巴的检测与定位

图象中眼睛和嘴巴的检测与定位

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作者：许海柱中南大学

学位级别：硕士

本文在图象中分割人脸区域,在检测出的人脸区域内定位眼睛区域和嘴巴区域,并定位相关的重要特征点,如:区域中心、眼角、嘴角等。主要研究内容如下: (1)提出了一种新的人脸区域分割算法。当前人脸区域分割主要依赖于肤色在某些特定色彩... 详细信息

本文在图象中分割人脸区域,在检测出的人脸区域内定位眼睛区域和嘴巴区域,并定位相关的重要特征点,如:区域中心、眼角、嘴角等。主要研究内容如下: (1)提出了一种新的人脸区域分割算法。当前人脸区域分割主要依赖于肤色在某些特定色彩空间的聚类特性,然而肤色很容易因为环境光照的影响而变化,而且当背景中存在近似于肤色色彩的物体或者存在多处肤色区域时,很难准确定位人脸区域。本文利用人脸轮廓信息定位候选区域,然后结合人脸特征点呈现三角分布的特性最终定位人脸,很好地避免了上述原因对于人脸区域分割的影响。 (2)提出了一种新的人眼及其特征点的定位方法。利用迭代式阈值算法对图象进行二值化处理,然后针对人脸上半区域进行检测,缩短了检测时间。利用最小外接矩形描述眼睛区域的轮廓,并依据长宽比例及位置,连贯性等约束信息区分眼睛和眉毛、头发区域;利用质心作为区域中心,更好地描述了眼睛区域的中心位置;然后利用Harris角点检测算子对眼角进行定位,结合闭合区域填充以及形态学闭运算等操作对眼睛区域进行填充,很好地避免了因为眼睛区域的不连贯导致的眼角检测不准确。 (3)提出了一种新的嘴巴区域及其特征点的定位方法。针对人脸下半区域进行二值化,完整地保留了嘴巴区域的信息,效果明显优于针对整幅人脸进行二值化的情形。然后利用最小外接矩形描述嘴巴区域的轮廓,并依据长宽比例及位置信息定位嘴巴区域,利用质心作为区域中心,最后利用Harris角点检测算子在区域填充后的嘴巴区域中定位嘴角位置。实验表明,本文提出的算法简单易行,检测精度高。尤其人脸区域分割算法很好的弥补了单纯依据肤色聚类性进行检测的不足,采用闭合区域填充及形态学闭运算相结合的方法辅助Harris角点检测算子定位嘴角,眼角,提高了检测精度。分别针对人脸上下半区域进行眼睛和嘴巴的定位节省了检测时间,提高了检测的准确度。

关键词：计算机视觉人脸定位眼睛检测嘴巴检测角点

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基于脸部器官关系的嘴巴检测算法研究

基于脸部器官关系的嘴巴检测算法研究

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作者：王奇湖南大学

学位级别：硕士

近年来,根据人类自身的生理特征尤其是人脸特征进行自动检测和识别研究已成为人工智能和计算机图像处理领域的热门研究课题之一。其中,人脸特征研究的重点在于眼睛、嘴巴的检测和识别。这些研究在表情识别、三维人脸重建等方面有比较广... 详细信息

近年来,根据人类自身的生理特征尤其是人脸特征进行自动检测和识别研究已成为人工智能和计算机图像处理领域的热门研究课题之一。其中,人脸特征研究的重点在于眼睛、嘴巴的检测和识别。这些研究在表情识别、三维人脸重建等方面有比较广泛的应用前景。嘴巴作为脸部器官的一个重要组成部分,在颜色和形状方面有其独特性,且嘴巴信息不易隐藏,有利于特征的提取。因此嘴巴检测尤其是在复杂背景下的嘴巴检测,是一个充满挑战且具有重要意义的任务,在公共场合的安全监控上有着较大的发展潜力。本文在分析和总结国内外计算机视觉和数字图像处理领域关于嘴巴检测研究成果的基础上,对复杂背景下的单帧人脸图像的嘴巴检测进行研究,主要研究内容和工作成果如下：1、深入分析人嘴的颜色和形状方面的特征,结合传统镶嵌图方法,提出一种新的嘴巴区域检测方法。该方法巧妙地根据脸部器官关系,提出了一种新的人脸分块方法——三分图法,用于对图像进行粗定位。再通过嘴巴特征对粗定位得到的候选区域进行确定,建立一个基于脸部形状特征的嘴巴区域检测系统。2、在三分图检测结果的基础上,设计出一个嘴巴模板,并针对该模板改进Snake模型的外立场,有效解决了因光照的影响而造成的检测边缘泄露问题,从而更好更快地获得嘴巴的真实轮廓。实验表明,算法简单易行,不仅大大提高了检测的速度、拓宽了检测的适应范围,而且对公共场合等复杂背景下的嘴巴区域检测有更好的检测效果。

关键词：器官关系嘴巴检测镶嵌图活动轮廓

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在人脸图像中确定嘴巴位置的方法

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电子科技大学学报 2007年第6期36卷 1308-1310页

作者：陈宇波许海柱黄婷婷朱建军中南大学信息物理工程学院长沙410083 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

利用迭代式阈值选择算法在人脸的下半区域进行阈值化处理,无需人工干预就可得到嘴巴鼻子等区域,且很好地改进了传统的二值化方法所造成的嘴部轮廓不清晰、连通性不好等缺陷;用腐蚀膨胀算法去掉较小的噪声点,用最小外接矩形近似表示各个... 详细信息

利用迭代式阈值选择算法在人脸的下半区域进行阈值化处理,无需人工干预就可得到嘴巴鼻子等区域,且很好地改进了传统的二值化方法所造成的嘴部轮廓不清晰、连通性不好等缺陷;用腐蚀膨胀算法去掉较小的噪声点,用最小外接矩形近似表示各个连通区域的形状,根据嘴巴形状大小的先验知识确定嘴巴所在的连通区域;用嘴巴连通区域的质心表示嘴巴中心,利用Harris角点检测算法在原灰度图像的嘴巴区域中找到两个嘴角。实验结果表明,本文算法具有较快的速度和较高的精度。

关键词：计算机视觉角点检测迭代式阈值嘴巴检测

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利用特征点定位嘴巴

利用特征点定位嘴巴

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第二十六届中国控制会议

作者：汪力叶桦夏良正东南大学自动控制系

PCA方法已经被成功用于检测人脸,它在嘴巴和眼睛的检测中也有用到,但是由于嘴巴比眼睛的姿态更多,在嘴巴的检测中,效果不是很好,而嘴巴特征点却不容易受到嘴巴姿态改变和光照变化的影响。本论文选择了应用较广泛的Harris Corner方法用... 详细信息

PCA方法已经被成功用于检测人脸,它在嘴巴和眼睛的检测中也有用到,但是由于嘴巴比眼睛的姿态更多,在嘴巴的检测中,效果不是很好,而嘴巴特征点却不容易受到嘴巴姿态改变和光照变化的影响。本论文选择了应用较广泛的Harris Corner方法用于特征点的检测,并结合了PCA概率模型,使嘴巴的定位比较准确,并具有一定的抗干扰性。

关键词：特征点检测 PCA概率模型嘴巴检测

来源： cnki会议评论

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基于DSP的驾驶员疲劳检测系统的研究与开发

基于DSP的驾驶员疲劳检测系统的研究与开发

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作者：颜伟南京航空航天大学

学位级别：硕士

现阶段,随着人均汽车持有量的不断上升,交通事故也愈发频繁。在全国乃至全球范围内,疲劳驾驶都是交通事故发生的主要原因之一。如果能够实时检测出驾驶员的疲劳状态,在驾驶状态出现异常时及时用声光等信号来提醒驾驶员,就可以有效地提... 详细信息

现阶段,随着人均汽车持有量的不断上升,交通事故也愈发频繁。在全国乃至全球范围内,疲劳驾驶都是交通事故发生的主要原因之一。如果能够实时检测出驾驶员的疲劳状态,在驾驶状态出现异常时及时用声光等信号来提醒驾驶员,就可以有效地提高行车安全。本文旨在设计一套完整的驾驶员疲劳检测系统,包括整个系统的硬件平台以及基于该硬件平台的软件算法。本文首先介绍了驾驶员疲劳检测系统的研究背景及意义,并通过大量的文献阅读,总结了国内外相关技术的研究现状,并详细地介绍了几种国内外成熟的产品;然后阐述了疲劳驾驶检测的相关技术原理,着重研究了基于面部表情特征的疲劳驾驶检测技术,包括人脸检测、眼睛检测和嘴巴检测的技术,并给出了疲劳状态的判断标准;接着设计了系统的硬件平台,使用模块化设计思想,包括电源系统、DSP数据处理模块、外部存储器扩展模块、视频输入模块、视频输出模块和报警模块,针对每个模块设计了接口驱动程序,并且设计了系统的cmd文件以及二级BootLoader程序;再接下来设计了系统的软件程序,讲解了基于Haar特征的AdaBoost算法,并在此算法基础上训练了人脸、眼睛和嘴巴的级联分类器,利用训练好的级联分类器分别对该三个面部特征进行检测定位,分别根据P80和R3标准来计算眼睛的闭合度和嘴巴的张开度,根据PERCLOS和PERYAWN值来判断判断驾驶员的疲劳状态;最后分别对硬件和软件模块进行调试,并进行了软硬件的综合联调,验证了硬件电路的可靠性以及软件算法的快速有效性。根据驾驶员疲劳检测系统的软硬件调试表明,该系统的硬件平台各模块功能正常,处理能力强,运行速度快;软件算法速度快、准确率高,平均每秒能处理16帧图片,且疲劳状态识别率达到了90%以上,验证了该软件算法快速有效。

关键词：疲劳检测 DM642 AdaBoost 眼睛检测嘴巴检测

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基于贝叶斯网络的疲劳度及注意力检测

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计算机工程 2012年第9期38卷 189-192页

作者：张建明魏林峰刘志强汪澎江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏大学汽车与交通工程学院江苏镇江212013

为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于贝叶斯网络融合多个特征参数的检测算法。定位眼睛和嘴巴,利用两眼和嘴巴组成的三角形建立头部旋转模型,提取各特征的参数并用贝叶斯网络进行融合,用来判断驾驶员的驾驶状态,当出... 详细信息

为提高基于单一特征检测算法的准确率和可靠性,提出基于贝叶斯网络融合多个特征参数的检测算法。定位眼睛和嘴巴,利用两眼和嘴巴组成的三角形建立头部旋转模型,提取各特征的参数并用贝叶斯网络进行融合,用来判断驾驶员的驾驶状态,当出现非正常驾驶状态时给以警告。实验结果表明,该算法对于检测出驾驶员的疲劳度和注意力分散状态有较高的准确性。

关键词：驾驶疲劳度眼睛检测嘴巴检测 Otsu算法贝叶斯网络数据融合

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