智能教室中基于图像处理和模糊逻辑的睡意检测研究与实现

发布时间：2021-05-08 10:32

　　人脸与人眼检测相比人体其他特征检测具有更多优越性,在社会安防领域具有广泛而特殊的用途,近年来成为模式识别、人工智能和计算机视觉方面的研究热点。本文研究实现了一种使用普通低分辨率摄像头进行人眼检测和睡意判断,并用于智能教室的机器视觉系统。相比其它检测算法,在克服光照影响、背景混杂和低分辨率检测上有一定提高。文章首先介绍了课题的背景,阐述了智能教室中睡意检测的目的及意义,描述了该环境下的瞌睡场景及检测技术方案的实际需求。结合实际需要对多种技术方案进行了分析和比较,选择以数字图像处理和模糊逻辑结合作为最终研究和实现的方式,之后给出了本文所实现系统的整体流程图。本文将检测流程分为人脸初定位和眼睛检测两个部分,在人脸初定位部分先对经典人脸检测方法作简要介绍,说明了肤色模型在本应用中快速粗定位的优势。研究首先通过背景差分和帧间差分实现了学生头肩部图像提取,之后选择基于YCb ’ Cr ’颜色空间的肤色模型实现了快速人脸定位。眼睛检测分为两个主要步骤,首先综合亮度特征、RGB特征和CrCb特征,使眼睛特征最大化并区分于其他脸部部位,从而选择可能为眼睛的候选区域。然后选择候选区域的位置、大小、硬度等特... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 睡意检测
    1.2 智能教室
    1.3 本文的主要工作
第二章 关键技术与系统流程
    2.1 模糊逻辑理论
    2.2 系统流程
第三章 基于图像处理的人脸初定位
    3.1 人脸检测技术
    3.2 头肩部图像检测
    3.3 肤色分割
    3.4 小结
第四章 基于模糊逻辑的眼睛检测
    4.1 眼睛图像特征提取
    4.2 候选区域准备
    4.3 逻辑处理隶属度函数确定
    4.4 对称性验证
    4.5 眼睛开合状态判断
    4.6 小结
第五章 实验结果
    5.1 头肩部图像分割
    5.2 人脸定位
    5.3 人眼检测定位
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征人脸和肤色统计的人脸检测[J]. 潘志庚,邹鹏程,梁荣华.  系统仿真学报. 2004(06)
[2]汽车驾驶员瞌睡状态脑电波特征的初步探索[J]. 王炳浩,魏建勤,吴永红.  汽车工程. 2004(01)
[3]彩色图像人脸高光区域的自动检测与校正方法[J]. 陈锻生,刘政凯.  软件学报. 2003(11)
[4]适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究[J]. 王荣本,郭克友,储江伟,初秀民.  公路交通科技. 2003(05)
[5]一种可变光照条件下的肤色检测算法[J]. 雷明,张军英,董济扬.  计算机工程与应用. 2002(24)
[6]心电图时频域指标在驾驶疲劳评价中的有效性研究[J]. 杨渝书,姚振强,李增勇,焦昆.  机械设计与制造. 2002(05)
[7]人脸检测研究综述[J]. 梁路宏,艾海舟,徐光祐,张钹.  计算机学报. 2002(05)
[8]机动车驾驶员驾驶疲劳测评方法的研究状况及发展趋势[J]. 郑培,宋正河,周一鸣.  中国农业大学学报. 2001(06)

硕士论文
[1]疲劳驾驶预警系统的研究[D]. 龚雯.华东师范大学 2006



本文编号：3175183