基于adaboost人脸检测和疲劳判断系统的研究和实现.pdf

Dissertation Submitted to HeB ei University of Technology for The Master Degree of Control Science and Engineering R ESEARCH AND IMPLEMENTATION OF FACE DETECTION AND FATIGUE EVALUATION SYSTEM BASED ON ADABOOST by ZHAO Jiang Supervisor: Prof. YU Ming November20 11 原创性声明本人郑重声明: 所呈交的学位论文, 是本人在导师指导下, 进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外, 本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体, 均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名: 日期: 关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版;在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名: 日期: 导 师签名: 日期: 河北工业大学硕士学位论文 i 基于 Adaboost 的人脸检测和疲劳判断系统的研究与实现摘要目前许多行业对自动化的人体疲劳检测和判断有着广泛的应用需求,研究者们对此做了大量工作,提出了很多方法。其中基于计算机视觉的疲劳判断方法是以检测和识别人面部特征为依据来判断疲劳。该方法具有非接触的特点,不影响被测试人员的正常工作,而且能充分发挥计算机的高速运算的能力,是目前比较流行的方法。但是由于面部特征提取困难、个体疲劳特征差异大、没有统一的疲劳判断准则等,自动化的疲劳检测和判断仍然是一个极富挑战性的课题。本文对人脸检测和疲劳判断准则等相关问题进行了研究和探讨,旨在构建一个具有判断准确率高、快速高效等特点的疲劳判断系统,并且能够应用在飞机场监控员的工作中。论文的主要工作体现在以下四个方面: (1)研究了人脸检测理论和技术,本文使用A daboost算法作为人脸检测的主要算法,给出了训练分类器的步骤和实现过程。针对该算法检测速度慢、误检率高的不足, 提出了结合肤色模型和调整检测器来提高检测速度和准确率。实验证实改进后的方法性能明显高于Vi ola的检测方法。(2)分析和比较了基于边缘检测的分割技术,使用 Canny算子进行边缘检测,将眼睛和嘴巴区域分割出来;采用图像灰度积分投影的方法来检测眼睛的睁开和闭合两种状态,实验证明检测效果良好;提出了椭圆曲线拟合的方法来模拟和跟踪嘴巴的轮廓和外形,进而可以比较准确地判断出当前是否在打哈欠。(3)讨论了疲劳判断相关的方法,其中 PERCLOS方法使用单位时间内检测到的眼睛闭合时间所占的百分比来判断疲劳。本文针对其误检率高、判断依据单一等不足, 提出了结合 PERCLOS值和打哈欠的频率来形成新的判断准则。通过实验证实其检测的准确率得到很大提高。(4) 构建了一个基于人脸检测的自动疲劳判断系统。该系统可靠性高,在光照条件好的情况下,准确率可达91%,处理速度可达17帧/秒,可以满足实时性要求。关键词:自适应提升算法,人脸检测, 疲劳判断,椭圆拟合基于 Adaboost 的人脸检测和疲劳判断系统的研究与实现 ii R ESEARCH AND IMPLEMENTATION OF FACE DETECTION AND FATIGUE EVALUATION SYSTEM BASED ON ADABOOST ABSTRACT The researchers have done a lot of work and made a lot of ways to satis fy the need of implementation of the automatic human fatigue detection and evaluation in many industr ies . The method based on the computer′s visual fatigue detection is the way which determines