康复护理机器人床中的人脸识别技术研究

发布时间：2017-12-10 18:15

  本文关键词：康复护理机器人床中的人脸识别技术研究

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【摘要】：随着人口老龄化越来越严重,失能与半失能老人人数占社会总人口的比重上升,老年人的护理、保健和康复日渐成为全社会关注的重要问题之一。目前康复中心、医疗机构、社区或者家庭的护理主要还是依靠护理人员人工护理,自动化集成度高、智能化康复护理机器设备的应用尚未普及。本文以康复护理机器人床为研究背景,针对目前康复护理机器人床控制方式单一、对护工依赖性太强、自动化程度低的现状,在深入研究人脸检测、人脸识别、表情识别的基础上,对以表情识别专家系统为核心的康复护理机器人床中的人脸识别系统进行了深入研究,主要研究内容如下:1.在研究Adaboost算法基本原理的基础上,将Adaboost算法人脸检测与人眼检测相结合,提出了一种快速、高效的人脸检测方法,在保证人脸检测实时性的同时提高人脸检测的准确率。2.利用线性判别分析(LDA)法提取人脸特征,通过计算人脸投影特征间的欧氏距离,对人脸进行分类识别,在此基础上采用区域逼近的方法,对人脸进行移动追踪。3.针对该系统的应用场合,提出了在人脸识别成功的基础上进行表情识别的策略。不仅增强了系统的安全性,同时提高了表情识别的准确率。首先确定面部表情识别所需要提取的面部表情特征参数,其次利用图像分割算法,分割出人脸五官区域,利用五官区域间相对关系,提取各种表情下五官特征点的局部特征变化量,然后利用表情分类器识别对应的表情类型。最终将识别出的表情类型输入到专家系统的推理机,并根据用户事先定义好的专家系统的规则库,推理出该表情类型下用户的需求,同时发送指令驱动下位机。4.在表情识别专家系统的规则设置中,将表情结果与生命体征参数的变化率共同作为专家系统的前件。不管是检测到表情的变化还是生命体征参数的变化,都可以控制康复护理机器人床运动,从而提高康复护理机器人床的智能化程度。在上述研究成果的基础上,构建了康复护理机器人床中的人脸识别系统,并通过5名测试者5种表情的10幅表情图像对系统进行了测试,系统准确率达到了90.4%。该系统用户可通过表情自行操作康复护理机器人床,可减轻医疗人员的工作强度,提高护理人员工作效率,提升用户的满意度,同时也使病人得到更可靠的看护,极具社会推广价值。
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP242

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本文编号：1275416