[發(fā)明專利]基于臉部特征點(diǎn)定位的疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810194220.0
• 申請(qǐng)日: 2018-03-09
• 公開（公告）號(hào): CN108742656B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃翰;李子龍;郝志峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/16
• 分類號(hào): A61B5/16
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.基于臉部特征點(diǎn)定位的疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

(a)數(shù)據(jù)錄入階段，用戶根據(jù)提示，進(jìn)行初始疲勞檢測(cè)初始化數(shù)據(jù)錄入，待人臉穩(wěn)定后讀入穩(wěn)定后的視頻前M幀，作為初始化幀集；

(b)初始化階段，對(duì)初始化幀集內(nèi)的所有幀圖像，統(tǒng)計(jì)人臉與人眼部的特征信息，并進(jìn)行初始化工作，確定人臉位置搜索范圍和人臉大小范圍，前M幀眼部區(qū)域的平均灰度值為用戶眼部平均灰度值GRAY_EYE₀，更新眼部區(qū)域平均灰度值GRAY_EYE′為GRAY_EYE₀；

(c)閉眼檢測(cè)階段，對(duì)攝像頭輸入的每一幀圖片通過特征點(diǎn)定位與二值化處理的方式進(jìn)行閉眼檢測(cè)；所述步驟(c)包括下述步驟：

(c-1)在SEARCH_RECT的矩形范圍內(nèi)進(jìn)行人臉檢測(cè)，當(dāng)人臉檢測(cè)不到時(shí)，提示人臉檢測(cè)異常；當(dāng)人臉可以檢測(cè)到時(shí)，選取其中的最大人臉，記為用戶本階段人臉矩形；

(c-2)統(tǒng)計(jì)用戶本階段人臉矩形的平均灰度值，記為G_f(t)；

(c-3)對(duì)用戶本階段人臉矩形進(jìn)行臉部特征點(diǎn)定位，定位出左右眼瞳孔位置，鼻尖位置，左右嘴角位置；

(c-4)統(tǒng)計(jì)以左右眼瞳孔為中心，半徑為R的兩個(gè)圓形區(qū)域內(nèi)的灰度值，并進(jìn)行二值化處理，二值化的閾值為G_f(t)，并設(shè)二值化后的，眼部區(qū)域的平均灰度值為G_e(t)；

(c-5)當(dāng)時(shí)可判斷為閉眼，則閉眼函數(shù)C(t)＝1否則C(t)＝0；

(d)疲勞檢測(cè)階段，根據(jù)當(dāng)前幀的閉眼情況與前面幾幀的閉眼情況做出疲勞判斷，并進(jìn)行提醒，具體為：

(d-1)設(shè)目前時(shí)間點(diǎn)距算法初始化所經(jīng)過的時(shí)間為t幀，目前時(shí)間點(diǎn)的用戶疲勞程度為Tired(t)；

(d-2)使用一維加權(quán)的方式確定，目前時(shí)間點(diǎn)用戶的疲勞程度：

(e)新階段，統(tǒng)計(jì)已經(jīng)流逝的時(shí)間，以N分鐘為時(shí)間間隔，保存每分鐘按設(shè)定的時(shí)間間隔選取的5張圖像，并在這N分鐘結(jié)束時(shí)根據(jù)該時(shí)間段內(nèi)的M幀圖像進(jìn)行權(quán)值更新。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于臉部特征點(diǎn)定位的疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(a)包括下述步驟：

(a-1)根據(jù)提示，將攝像頭放置在最靠近用戶的位置，確保攝像頭中檢測(cè)到的最大人臉為用戶的人臉，并在用戶表情自然的情況下，輸入視頻；

(a-2)對(duì)輸入視頻每10幀圖像，選取一個(gè)樣本，當(dāng)相鄰樣本中人臉框的中心值變化小于人臉框邊長(zhǎng)的20％時(shí)，判定人臉狀態(tài)移動(dòng)范圍較小，此時(shí)，錄入連續(xù)25幀的圖像，作為初始化幀集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于臉部特征點(diǎn)定位的疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(e)包括下述步驟：

(e-1)遍歷更新用的M幀圖像，統(tǒng)計(jì)用戶人臉的其平均寬度W_u和高度H_u，以及其平均灰度值GRAY_FACE_u，檢測(cè)前M幀中用戶人臉的臉部特征點(diǎn)，確定用戶左右眼瞳孔位置，并求平均得到瞳孔平均距離；

(e-2)根據(jù)用戶瞳孔平均距離，與人臉矩形框的大小，確定更新后的圓形人眼近似區(qū)域半徑R_u，并計(jì)算近似區(qū)域內(nèi)的眼部灰度值，對(duì)前M幀的圓形人眼近似區(qū)域，進(jìn)行二值化處理，二值化的閾值為GRAY_FACE_u，統(tǒng)計(jì)進(jìn)行二值化后的，前M幀眼部區(qū)域的平均灰度值為用戶眼部平均灰度值GRAY_EYE_u；

(e-3)將算法的人臉檢測(cè)框的最低檢測(cè)寬度更新為0.7W_u，最低檢測(cè)長(zhǎng)度更新為0.7H_u，更新人臉檢測(cè)的搜索范圍，以用戶人臉檢測(cè)框的中心為中心，寬度為2W_u，高度為2H_u；

(e-4)更新眼部區(qū)域平均灰度值GRAY_EYE′為GRAY_EYE_u。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一項(xiàng)所述基于臉部特征點(diǎn)定位的疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，所述M為25，所述N為5。