[發明專利]一種睜眼閉眼狀態檢測方法在審
| 申請號： | 201810572216.3 | 申請日： | 2018-06-06 |
| 公開（公告）號： | CN108960071A | 公開（公告）日： | 2018-12-07 |
| 發明（設計）人： | 劉汝帥;姚琪 | 申請（專利權）人： | 武漢幻視智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 廉海濤 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市洪山*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 閉眼狀態 眼部 截取 檢測 神經網絡模型 人臉檢測 人臉位置 坐標計算 幀圖像 分類 人臉 圖片 學習 | ||
【權利要求書】：
1.一種睜眼閉眼狀態檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，對當前幀圖像進行人臉檢測并獲取人臉landmark的位置；
步驟2，利用檢測到的人臉位置以及landmark坐標計算出眼部的區域，并截取眼部圖片；
步驟3，利用預先訓練好的神經網絡模型進行眼部圖片的分類，識別睜眼閉眼狀態。
2.根據權利要求1所述一種睜眼閉眼狀態檢測方法，其特征在于，所述步驟1中對當前幀圖像進行人臉檢測采用的算法為MTCNN算法。
3.根據權利要求1所述一種睜眼閉眼狀態檢測方法，其特征在于，所述步驟2具體為：利用檢測到的人臉位置以及landmark坐標計算出眼部的區域，取以兩個眼睛之間的距離的0.4倍作為邊長，兩個眼睛坐標作為中心的正方形，分別截取兩個正方形部分的圖像作為眼部圖片。
4.根據權利要求1所述一種睜眼閉眼狀態檢測方法，其特征在于，步驟3中所述的神經網絡模型是基于深度學習網絡MobileNet訓練得到的分類模型；訓練時采集不少于2000張不同光照條件下的眼部圖片，并根據睜眼閉眼狀態進行人工分類，構成訓練集，對深度學習網絡MobileNet進行訓練。
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