基于Matlab平台人脸面部表情识别的疲劳检测
基于MATLAB的人脸识别系统的研究毕业论文
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
Matlab技术面部表情识别与情感分析
Matlab技术面部表情识别与情感分析近年来，随着计算机视觉和人工智能的发展，面部表情识别与情感分析成为了研究的热点。
在各个领域，包括人机交互、心理学和市场研究等，对于准确分析和理解人们的情感和表情，这项技术具有重要的应用价值。
Matlab作为一种流行的科学计算软件，具有强大的图像处理和模式识别功能，在面部表情识别与情感分析中发挥着重要的作用。
首先，面部表情识别是通过分析面部特征，包括眼睛、眉毛、嘴唇等部位的变化，来判断人的情绪状态。
Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，可以对面部图片进行预处理、特征提取和分类。
例如，通过使用Matlab提供的Haar级联分类器，可以检测面部区域，并使用典型的图像特征，如梯度直方图、局部二值模式等，来捕捉面部表情的特征。
同时，Matlab还支持各种分类算法，如支持向量机、神经网络和决策树等，可以根据提取的面部特征进行训练和分类。
其次，情感分析是通过对文本、音频或图像等媒体数据进行分析，来推断人们的情绪状态和情感倾向。
在基于图像的情感分析中，Matlab提供了丰富的图像处理和特征提取函数。
通过对面部图片进行增强、滤波和二值化等预处理操作，可以提取出图像中的感兴趣区域，并计算出相关的纹理和颜色特征。
例如，使用Matlab的纹理特征函数可以提取出面部图片的熵、对比度和能量等纹理信息，这些信息可以反映面部表情的细微变化。
在特征提取的基础上，可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯和随机森林等，根据特征的统计分布和关联性来进行情感分类和分析。
此外，Matlab还提供了人脸数据库和算法库，方便研究人员进行面部表情识别和情感分析的实验。
例如，AT&T数据库和FER2013数据库提供了大量的面部表情图片和相应的标签，可以用于训练和验证算法的效果。
同时，Matlab还提供了一些开源的面部表情识别和情感分析算法，如Active Appearance Model (AAM)、Facial Action Coding System (FACS)和Convolutional Neural Network (CNN)等，这些算法可以作为研究的基准和参考。
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别
如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。
1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。
人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。
而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。
2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。
该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。
具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。
可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。
例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。
该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。
具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。
代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。
如何使用Matlab进行人脸表情识别与情感分析
如何使用Matlab进行人脸表情识别与情感分析人类情感是复杂而广泛的。
通过表情可以传达出愤怒、快乐、悲伤等各种情感。
对于计算机来说，要理解人类表情并进行情感分析是一项具有挑战性的任务。
幸运的是，现代计算机视觉和机器学习技术的发展使我们能够利用工具如Matlab来实现人脸表情识别和情感分析。
在开始讨论如何使用Matlab进行人脸表情识别之前，有必要先了解一下人脸表情识别的背后原理。
人脸表情识别主要依赖于面部特征和模式识别算法。
Matlab提供了一系列工具和函数，帮助我们分析面部特征并应用模式识别算法。
在这里，我们将重点介绍几个重要的步骤。
第一步，人脸检测。
在进行人脸表情识别之前，我们需要先检测和定位人脸。
Matlab提供了许多人脸检测算法，如Haar级联分类器和基于特征值的方法。
这些算法可以帮助我们在图像中准确地检测到人脸。
第二步，特征提取。
提取面部特征是人脸表情识别的关键步骤之一。
在Matlab 中，我们可以使用特征提取算法如LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图）来捕获面部的细微结构和纹理信息。
这些特征具有良好的不变性和判别性，有助于准确识别不同的表情。
第三步，分类器设计。
设计一个有效的分类器是实现准确的人脸表情识别的关键。
在Matlab中，我们可以使用机器学习算法如支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）和神经网络等来训练和构建分类模型。
这些算法可以根据输入的特征向量来学习和分类不同的表情。
第四步，情感分析。
除了识别表情，我们还希望能够进行情感分析，即根据表情来预测人类的情感状态。
在Matlab中，我们可以使用分类模型和情感词典来实现情感分析。
情感词典是一个包含情感标签和情感词汇的数据库，我们可以利用其中的信息来量化及预测人类的情感状态。
在实际应用中，人脸表情识别和情感分析有着广泛的应用潜力。
例如，在人机交互、情感计算和市场研究领域，人脸表情识别可以用来改善用户体验和情感交流。
情感分析则可以帮助我们了解用户的情感需求和对产品的评价。
基于面部表情特征的驾驶员疲劳状态识别
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ＩＳ ６４８ ８ 汽 车 安 全 与 节 能 学 报 ，２ １ ， １ Ｓ Ｎ １７ —４ ４ ００年 第 卷
第３ 期
０ ／３ ５１
２ ００—２ ０４
ＪＡｕｔ ｏ ｉｅＳａ ｅｙ ｎ Ｅｎｅ ｇ ，２ ０， ｏｍ ｔｖ ｆ ｔ ａ ｄ ｒ ｙ ０１ Ｖｏ１ Ｎｏ． ．１ ３
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Matlab在视频人脸检测与人脸识别中的应用技巧
Matlab在视频人脸检测与人脸识别中的应用技巧人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，近年来得到了广泛的应用。
在视频处理中，人脸的准确检测和识别是实现许多高级应用的基础。
Matlab作为一种功能强大的数学建模与仿真软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得人脸检测与识别算法的实现变得简单与高效。
一、图像预处理在进行人脸检测与识别之前，通常需要对图像进行预处理，以提高算法的准确性。
图像预处理的过程包括灰度化、直方图均衡化、尺寸归一化等。
利用Matlab的图像处理工具箱，可以快速实现这些预处理操作。
1.1 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，将去除色彩信息，使图像变得更易处理。
在Matlab中，使用rgb2gray函数可以方便地将彩色图像转换为灰度图像。
1.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对图像的灰度直方图进行变换来实现。
在Matlab中，使用histeq函数可以对图像的灰度直方图进行均衡化操作，提高图像的细节显示能力。
1.3 尺寸归一化不同的人脸图像具有不同的尺寸和角度，这对人脸检测与识别算法会造成影响。
为了提高算法的鲁棒性，通常需要将人脸图像进行尺寸归一化处理。
在Matlab中，可以使用imresize函数将图像进行缩放，使得人脸图像具有相同的尺寸。
二、人脸检测人脸检测是指在一幅图像中自动识别和定位人脸的过程，是人脸识别的首要步骤。
Matlab提供了多种人脸检测算法的实现，其中常用的有Haar特征分类器和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
2.1 Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于机器学习的人脸检测算法，可以通过训练集的正负样本学习出人脸的特征。
在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象和trainCascadeObjectDetector函数来实现Haar特征分类器的训练与检测。
2.2 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络是一种非常有效的人脸检测方法。
Matlab中的人脸识别与人脸特征提取
Matlab中的人脸识别与人脸特征提取近年来，随着计算机技术的快速发展和应用的普及，人脸识别技术逐渐进入了我们的生活。
无论是在安全领域的门禁系统、身份验证应用，还是在娱乐领域的人脸美化软件，人脸识别都发挥着重要的作用。
而在人脸识别技术的实现中，人脸特征提取是一个关键的环节。
本文将介绍在Matlab中实现人脸识别和人脸特征提取的方法与技巧。
在Matlab中，有许多经典的人脸识别算法可供选择，其中最为常见且被广泛应用的是基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法。
PCA是一种经典的降维算法，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，从而捕捉数据的主要特征。
在人脸识别中，我们可以将每张人脸的像素矩阵视为一个高维数据向量，利用PCA算法将其映射到一个低维特征空间中。
在特征空间中，每张人脸都可以表示为一个特征向量，就像每个人都有自己独特的“人脸特征码”一样。
要在Matlab中实现基于PCA的人脸识别，首先需要收集一组包含多个人脸的图像数据集作为训练样本。
然后，将每个人脸的像素矩阵展开成一个列向量，并将这些列向量按列排成一个矩阵，构成一个大的数据矩阵。
接下来，通过对数据矩阵进行协方差矩阵分解和特征值分解，可以得到一组特征向量。
这些特征向量被称为“特征脸”，它们是训练样本中人脸数据的主要变化方向。
最后，通过计算待识别人脸与训练样本中每个人脸的特征向量的距离，并找出距离最小的特征向量所对应的人脸，即可完成人脸识别的过程。
除了PCA算法，还有其他一些在Matlab中常用的人脸识别算法，如线性判别分析（LDA）算法、小波变换、局部二值模式（LBP）等。
这些算法在原理和实现上各有特点，可以根据实际需求选择合适的算法进行人脸识别。
在人脸识别之前，首先需要对输入的人脸图像进行预处理。
通常的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化和人脸检测。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，降低了计算复杂度，同时保留了图像的关键信息。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得人脸特征更加明显。
MATLAB中的人脸检测与人脸关键点定位技术
MATLAB中的人脸检测与人脸关键点定位技术人脸检测与人脸关键点定位是计算机视觉中一个重要的课题，它在许多应用领域都有着广泛的应用，如人脸识别、人机交互、表情分析等。
MATLAB作为一种非常强大的科学计算软件，也提供了丰富的工具和函数来实现这些功能。
在本文中，将探讨MATLAB中的人脸检测与人脸关键点定位技术，并介绍其原理和具体实现方式。
一、人脸检测技术人脸检测是计算机视觉中的一项基础任务，其目标是在给定的图像中准确地识别出人脸的位置。
在MATLAB中，人脸检测通常基于基于统计模型的方法，如Haar特征和级联分类器。
1. Haar特征Haar特征是一种用于物体检测的特征描述方法，它通过计算图像中不同区域的灰度差异来表示目标物体的特征。
在人脸检测中，Haar特征可以用来检测人脸的各种细节，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来计算和提取Haar特征，以及构建Haar特征分类器。
2. 级联分类器级联分类器是一种常用的目标检测方法，它通过级联多个简单的分类器来实现对复杂目标的检测。
在人脸检测中，级联分类器可以用来筛选候选区域，并排除一些不可能是人脸的区域，从而提高检测的准确率。
MATLAB中的人脸检测函数通常会使用级联分类器进行初步筛选，以减少计算量。
二、人脸关键点定位技术人脸关键点定位是在检测到人脸后，进一步定位人脸的关键特征点，如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等。
在MATLAB中，人脸关键点定位主要基于形状模型和特征点回归方法。
1. 形状模型形状模型是一种用于描述人脸形状变化的数学模型，它通过学习和建模一组训练数据的形状变化，从而能够对新的输入数据进行形状预测。
在人脸关键点定位中，形状模型可以用来对给定的人脸进行局部形状的估计，从而进一步定位关键点。
MATLAB提供了一些函数和工具箱来实现形状模型的训练和预测。
2. 特征点回归特征点回归是一种常用的人脸关键点定位方法，它通过学习一个回归函数，将图像中的像素坐标映射到关键点的位置坐标。
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》范文
《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。
本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。
二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。
常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。
其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。
特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。
三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。
这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。
2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。
在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。
3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。
在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。
本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。
四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。
在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。
MATLAB技术人脸识别算法
MATLAB技术人脸识别算法MATLAB技术在人脸识别算法中的应用人脸识别技术是近年来快速发展的一项先进技术，它可以实现对人脸图像进行自动识别和身份验证。
作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别具有高效、方便、准确的特点，因此在安全领域、人机交互、图像检索等方面有着广泛的应用。
而MATLAB作为一种功能强大的科学计算工具，其丰富的图像处理工具箱和灵活的编程环境，使得其成为人脸识别算法研究和开发的重要工具。
一、人脸识别算法概述人脸识别算法主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
人脸检测是指从图像或视频中自动检测并定位人脸，通常采用基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征等）或基于模型的方法（如支持向量机、神经网络等）进行。
人脸特征提取是指从检测到的人脸中提取出具有代表性的特征，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
人脸匹配是指将提取出来的人脸特征与已有的数据库中的人脸特征进行比对和匹配，一般采用欧氏距离、余弦相似度等度量方法。
二、MATLAB中的人脸检测算法实现MATLAB提供了多种人脸检测算法的库函数和工具箱，例如Viola-Jones算法、DLib算法等。
这些算法基于不同的原理和方法，可以根据实际需求选择适合的算法进行人脸检测。
以Viola-Jones算法为例，其基于Haar特征的方法可以高效地进行人脸检测。
在MATLAB中，可以使用“vision.CascadeObjectDetector”类实现Viola-Jones算法的人脸检测功能。
首先，需要加载人脸检测器对象，并使用“detect”方法对图像进行人脸检测，最后使用“insertShape”方法将检测结果标记在原图像上。
三、MATLAB中的人脸特征提取算法实现MATLAB提供了多种常用的人脸特征提取算法的函数和工具箱，如PCA、LDA、LBP等。
这些算法能够对从图像中提取到的人脸特征进行降维和优化，以便于后续的人脸匹配工作。
Matlab中的人脸识别与表情分析方法
Matlab中的人脸识别与表情分析方法人脸识别和表情分析是计算机视觉领域中的热门研究方向。
在这个信息爆炸的时代，人们对于自动化识别和分析人脸表情的需求越来越高。
Matlab作为一种功能强大的数值计算与可视化软件，提供了一些重要的工具和算法来实现人脸识别和表情分析。
本文将介绍Matlab中一些常用的人脸识别与表情分析方法。
首先，我们来介绍一下人脸识别的基本概念和方法。
人脸识别是指通过计算机技术来识别和验证人脸的身份。
常见的人脸识别方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）等。
在Matlab中，可以使用内置的人脸识别工具箱来实现这些方法。
其中，主成分分析是一种常用的降维方法，它通过对数据进行特征提取和投影变换，将高维数据映射到低维空间。
在人脸识别中，PCA可以用来提取脸部特征，并通过与已知人脸数据的比较来判断其身份。
在Matlab中，可以使用pca函数实现主成分分析。
另一种常用的人脸识别方法是线性判别分析。
LDA可以通过最大化类间散布和最小化类内散布的方式来找到最优的投影向量，从而实现有效的人脸分类。
Matlab提供了lda函数来实现线性判别分析。
此外，支持向量机也是一种常用的分类方法，它的基本思想是寻找一个最优的超平面来实现数据的最佳分类。
在人脸识别领域，SVM可以通过训练一组已知标记的人脸图像来建立分类模型，然后利用该模型来识别新的人脸图像。
Matlab中的svmtrain和svmclassify函数可以帮助我们实现这一过程。
除了人脸识别，表情分析也是一个引人注目的研究领域。
表情分析旨在从人脸图像中提取和解释情绪表达。
常见的表情分析方法包括基于特征提取的方法、基于神经网络的方法和基于统计模型的方法等。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱提供的函数来实现基于特征提取的表情分析。
这些函数包括人脸检测、特征检测和分类器训练等功能。
通过这些函数，我们可以提取脸部特征，如眼睛、嘴巴等，进而分析表情的特征，如笑容、愤怒等。
完整版)基于matlab程序实现人脸识别
完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。
face n is implemented。
1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。
It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。
Using this method。
image XXX-faces。
1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。
measure the area attributes。
and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。
een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。
基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法
汪亭亭，昊彦文，艾学轶：基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法２０１０，３１（８）１７６５ｌ学习情绪的表情建模１．１面部表情建模的理论依据面部表情不是孤立的，它与情绪之间存在着千丝万缕的联系。
面部表情、声调表情和身体姿势构成了情绪表现；而情绪表现、情绪体验和情绪生理又组成了情绪心理叫。
虽然每个人反映出来的面部表情就不是简单的而是复杂的混合表情，但再复杂的混合表情也发现反映着情绪的变化。
不论是对表情还是对情绪进行研究，二者都是相互互不可缺的因素。
根据人脸表情编码系统（ＦＡＣＳ）的实验结果来看，在无其它诱因作用下，如果被试对自身的体验表述正确，从面部表情到单一的具体情绪状态映射的正确率为８８０／００１，因此可以认为情绪是可以从面部表情来识别的。
１．２学习表情的分类、分析Ｅｋｍａｎ定义了６种最基本的表情：惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴和悲伤，在学界占据重要地位Ｍ。
这６种不同的表情在不同种族和文化的人中都是比较普遍的。
考虑到网络学习的特点，我们没有必要研究所有的表情信息，只要能够识别与学习相关的表情信息即可。
为了建模的方便，又不失一般性，考虑到网络学习的特点，本文定义了专注、疲劳和中性３种与学习相关的表情。
我们分别采集３种表情图片如图ｌ所示，对表情的主要特征分析如表ｌ所示。
图１典型的专注、中性和疲劳表情１．３学习表情的建模定义一个具有３个参数的一维矢量Ｘ＝（ｘｌ，ｘ２，ｘ３），其中ｘｌ表示眼高，】【２表示嘴高，ｘ３表示嘴宽，如图２所示。
首先定义面部表情特征矢量，然后采用马式距离作为判别标准。
定义面部表情特征矢量为ｘｉ＝伍Ｉ，勋，】【ｄ），ｉ＝１（ａｂｓｏｒｂｅｄ），２（ｔｉｒｅｄ），３（ｎｅｕｔｅｒ）（１）定义３种表情脸与中性脸的差值矢量为图２面部表情特征参数ＤｉｔＸ；＝（Ｘｉｌ，ｘｕ，硒）一（】【３１，Ｘ３２，酗）（２）得到马氏距离判别式为俨（ｘ）＝（ｘ一∥）ｆ∑“（Ｘ叫）（３）式中：卢和∑分别为Ｘ的均值和方差。
基于MATLAB的人眼检测
目录摘要 (I)ABSTRACT........................................................... I I 1 绪论.. (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外疲劳驾驶研究现状 (2)1.3本文的主要研究内容及组织结构 (3)2 人脸检测与定位技术 (4)2.1人脸检测与定位技术概述 (4)2.1.1基于图像的人脸检测方法 (4)2.1.2基于特征的人脸检测方法 (5)2.2 Adaboost算法介绍 (6)2.2.1 AdaBoost 算法描述 (7)2.3 AdaBoost算法分类器 (10)2.3.1 分类器级联策略 (10)2.3.2 级联分类器误差分析 (11)3 人眼定位技术 (12)3.1 常见的几种人眼检测方法 (12)3.2 矩形特征及积分图 (14)3.2.1 矩形特征 (14)3.2.2 积分图 (15)3.3 AdaBoost算法的改进 (16)3.4 构建双层AdaBoost分类器进行人眼检测 (18)3.4.1 人脸定位与人眼定位的差异 (18)3.4.2 人眼定位预处理 (19)3.4.3 人眼定位双层分类器的构建 (20)3.5 人眼定位算法的设计与实现 (20)4 人眼状态识别 (21)4.1 基于椭圆拟合的人眼状态分析 (21)5 基于PERCLOS标准的疲劳状态分析 (23)5.1 PERCLOS方法介绍 (23)6 总结 (25)参考文献 (26)附录A (28)摘要随着汽车工业的不断发展,随之而来的社会问题也愈加严重。
交通事故给人们造成巨大伤害的同时,也给社会带来沉重的负担和影响。
由于疲劳驾驶是引起交通事故的一个主要原因。
因此,研究一种合理有效、实时准确检测驾驶员疲劳驾驶的非接触式车载装置对于减少交通事故,道路安全有重大意义。
本文研究的主要内容包括：人脸检测、人眼定位、眼睛特征提取和状态识别、疲劳程度的计算等算法的原理及实现。
matlab人脸识别考勤设计
一、概述人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用，其中在考勤系统中的应用也越来越普遍。
MATLAB作为一种强大的计算机软件，可以实现人脸识别算法的设计和应用。
本文将探讨如何利用MATLAB进行人脸识别考勤系统的设计。
二、人脸识别技术的原理1. 人脸采集：通过摄像头采集被识别人员的人脸图像。
2. 人脸特征提取：使用特定的算法从人脸图像中提取人脸的特征信息，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置等。
3. 人脸匹配：将提取到的人脸特征信息与数据库中的人脸特征进行匹配，找出相似度最高的人脸特征。
4. 判断识别结果：根据匹配结果判断被识别人员的身份。
三、MATLAB在人脸识别中的应用1. 图像处理工具箱：MATLAB提供了丰富的图像处理函数，可以用于人脸图像的预处理，包括图像的灰度化、裁剪、旋转等操作。
2. 人脸识别工具箱：MATLAB的人脸识别工具箱中提供了多种经典的人脸识别算法，如Fisher人脸识别算法、LBP算法等。
3. 数据库操作：MATLAB可以方便地与数据库进行连接，将采集到的人脸特征信息存储并进行管理。
四、人脸识别考勤系统的设计1. 人脸采集模块：通过MATLAB的图像处理工具箱，实现对被识别人员的人脸图像的采集和预处理。
2. 人脸特征提取模块：利用MATLAB的人脸识别工具箱，提取被识别人员的人脸特征信息，并将其存储在数据库中。
3. 人脸匹配模块：利用MATLAB的数据库操作功能，将实时采集到的人脸特征信息与数据库中已有的人脸特征进行匹配，得出匹配结果。
4. 识别结果判断模块：根据匹配结果，判断被识别人员的身份，提供考勤记录。
五、系统的优化和拓展1. 优化算法：针对特定的人脸识别场景，可以对MATLAB提供的人脸识别算法进行优化，提高系统的准确性和稳定性。
2. 多模态融合：结合声音识别、指纹识别等多种识别方式，构建多模态识别系统，提高系统的安全性和鲁棒性。
3. 云评台应用：将MATLAB设计的人脸识别考勤系统部署到云评台上，实现远程考勤和多地点管理。
基于matlab的疲劳损伤谱计算
基于Matlab的疲劳损伤谱计算疲劳是指受到重复或交变荷载作用下材料或构件发生渐进性损伤和失效的一种破坏形式。
在工程实践中，疲劳破坏是一种常见的失效模式，因此对疲劳损伤谱的计算和分析具有重要意义。
Matlab作为工程计算领域常用的软件工具之一，具有强大的数学计算和图形绘制功能，因此可以用来进行疲劳损伤谱的计算和分析。
1. 疲劳损伤谱的定义疲劳损伤谱是指在经历了长期的疲劳荷载作用后，结构或材料发生的损伤程度。
疲劳损伤谱通常用S-N曲线表示，即在一定的应力水平下，可承受的循环次数与材料疲劳寿命之间的关系。
疲劳损伤谱计算就是通过对材料或结构在不同载荷历程下的损伤程度进行评估和计算，从而得出材料的疲劳特性。
2. Matlab在疲劳损伤谱计算中的应用Matlab提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行疲劳损伤谱的计算和分析。
在疲劳分析中，常用的工具包括信号处理工具箱、统计工具箱和曲线拟合工具箱等。
通过这些工具，可以对不同载荷历程下的应力、应变等参数进行采集和处理，并利用S-N曲线进行疲劳寿命评估。
3. 疲劳损伤谱计算的步骤3.1 数据采集：首先需要对结构或材料在实际工作条件下的载荷历程进行采集，包括载荷大小、频率、循环次数等参数。
3.2 数据处理：将采集到的载荷历程数据导入Matlab中进行处理，包括信号滤波、数据平滑和周期性分析等。
3.3 疲劳损伤谱计算：利用Matlab中的统计工具箱和曲线拟合工具箱，对处理后的载荷历程数据进行分析，得出疲劳损伤谱。
3.4 疲劳寿命评估：利用疲劳损伤谱和S-N曲线，对结构或材料的疲劳寿命进行评估和预测。
4. Matlab在疲劳损伤谱计算中的优势4.1 灵活性：Matlab提供了丰富的数学计算和图形绘制功能，可以实现对不同载荷历程下的疲劳损伤谱进行灵活、快速的计算和分析。
4.2 可视化：Matlab可以直观地展示疲劳损伤谱的计算结果，通过图形分析可以更加直观地理解材料疲劳特性。
基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法
基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法
汪亭亭;吴彦文;艾学轶
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)008
【摘要】针对网络学习者经常出现的身体或心理上的疲劳或疲惫情绪状态即"学习疲劳"状态,提出了一种基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法.考虑到网络学习的特点,定义了专注、疲劳和中性3种与学习相关的表情,利用一种基于肤色分割和模版匹配相结合的人脸检测算法检测出网络学习者的人脸区域,然后根据建立的人脸表情面部模型对学习者的面部特征进行提取,主要包括眼睛特征和嘴巴特征,最后采用基于规则的表情分类方法,识别出学习者是否处于学习疲劳状态,并采取相应的情感干预措施.实验结果表明,该方法能够快速识别网络学习者是否处于学习疲劳状态,实现实时学习疲劳干预.
【总页数】5页(P1764-1767,1778)
【作者】汪亭亭;吴彦文;艾学轶
【作者单位】华中师范大学,信息技术系,湖北,武汉,430079;华中师范大学,信息技术系,湖北,武汉,430079;华中师范大学,信息技术系,湖北,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于CNN的面部表情识别算法 [J], 靳显智;林霏;王叶
2.基于CNN的面部表情识别算法 [J], 靳显智;林霏;王叶
3.基于浅层卷积神经网络的面部表情识别 [J], 张文杰;张在房
4.基于遮挡感知卷积神经网络的面部表情识别模型 [J], 王军;赵凯;程勇
5.基于面部表情识别的课堂教学反馈系统 [J], 潘仙张;陈坚;马仁利
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• 设计中采用了霍夫变换检测圆的方法定位人眼的位置，得到 人眼的轮廓，进而确定人眼，
人眼大小归一化
在所有的帧中找到人眼区域面积最大的值max， 以此为基准，其他值依次除以max得到相对大 小值η，η取值理论范围在0-1之间，但是由于 闭眼时仍然存在一些面积信息，故得到的η一 般都是大于0，实验中可以取η小于0.3就可以 判断为闭眼状态。
图2-3
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
把图2-3与原图2-1乘操作就可以得到整个人脸范围
图2-4
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计
人脸图像
灰度化
边缘检测
统计对象 面与统计 把得到的人脸图像转换为灰度图像，如图2-5
图2-5
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计 使用Prewitt算子进行边缘检测，得到人眼的边缘曲线如图2-6所示。
防止质检员 打盹
列车员疲劳 提醒
疲劳检测
特定岗位防 瞌睡
研究目标
本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能
力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的
视频图像，识别分析面部特征，从而得到比较准 确的疲劳状况。
2.系统软件设计框架
疲劳检 测
基于肤 色的人 脸检测 与提取
检测人 眼的闭 合状态
基于霍 夫变换 的人眼 定位
• 而人出现疲劳后，眨眼频率往往会加快，每次眨眼经历时间 也会相应的变长，因此可以依据人的眨眼频率判断人是否疲 劳。
肤色在HSV色彩空间的子空间
S 10 V 40 S 110 H 0.1W H 75 0.4V 0.08(100 V)H 0.5V S 0.5H 35
图2-10
总结及展望
• 本设计简单易行，但是运 行速度比较慢，主要是霍 夫变换运算量比较大。为 了减少运算量，可以进一 步减少人眼搜索范围。
• 对于人脸，可以确定，人 眼一般位于头部中间偏上 的位置，加上是下方的脖 子等区域，可以认为人眼 在头部上半部分，如此就 可以把搜索范围减少一半， 运算速度也可以加快一倍。
相关概念
• • 人脸检测 人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸（如果存在）的位置、 大小和姿态的过程。人脸检测系统输入的是可能包含人脸的图像， 输出的是图像中是否存在人脸和人脸数目、位置、尺度等信息的 参数化描述。 常见的人脸检测方法有：基于统计的方法，基于模版匹配的方法， 基于知识匹配的方法等。其中基于知识匹配方法又可以分为一下 三种规则：轮廓规则，器官分布规则，肤色纹理规则和对称性规 则。 本次设计主要采用了基于肤色纹理规则的知识匹配方法进行人脸 检测与提取。
图 2-6
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计 由边缘图像进行霍夫变换检测圆，得到人眼的边缘曲线如图2-7所示。
图2-7
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计 得到的人眼边缘曲线不是很完整，因此做一下膨胀处理，得到人眼范 围，便于统计大小信息，如图2-8所示。
图2-8
2.2基于霍夫变换的人眼定位与统计 不同闭合度人眼检测结果对比如图2-9
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
原始图像
转换色彩空间
肤色提取
得到人脸范围
内部填充
提取人脸轮廓
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
图2-1为待处理的原图
图2-1
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程
图2-2为在HSV色彩空间中提取到的肤色范围。
图2-2
2.1基于肤色的人脸检测与提取算法流程 把图2-2中的肤色范围设置为白色，非肤色范围取黑，并且进 行内部填充，可以得到如图2-3所示的人脸范围的黑白模版。
总结及展望
• 减小人脸范围后实验结果：
感谢您的关注！
相关概念
• • HSV色彩空间 色彩空问，即色彩模型，是指颜色在三维空问中的排列方式。肤 色由于其特殊性，在不同的色彩空间表现形式也不同，对肤色的 辨识能力和处理效果也不同。
•
HSV色彩属性模式是三原色光模式的一种非线性变换，根据色彩 的三个基本属性：色相、饱和度和明度来确定颜色。色相（H）是 色彩的基本属性，取0-360度的数值。饱和度（S）是指色彩的纯 度，明度（V）也叫“亮度”，取0-100%。
图2-9
2.3疲劳判断
每一帧 人眼大小
归一化
画出人眼 变化曲线
判断疲劳
统计 眨眼频率
2.3疲劳判断 一次实验结果如图2-10所示。 对得到的每一帧图像中的人眼信息统计，得到人眼闭合的帧数与总数 的比例，判断疲劳。
Close _ frame PERCLOS 100% Sum _ frame
如果得到的PERCLOS值大于阈值20%，则判定为疲劳状态。
式2 - 1 (H 0) (H 0)
研究背景与意义
比如说疲劳驾驶，就是诱发严重交通事故的重
要原因之一。据公安交管部门统计，60%以上的
交通事故与疲劳驾驶有关，防范疲劳驾驶刻不容 缓。这不但需要驾驶员自己做到尽量控制不疲劳 驾驶，也需要一个实时的疲劳检测系统监测驾驶 员的疲劳状态，随时提醒驾驶员保持清醒，才能 最大限度的防止疲劳驾驶的出现，减少交通事故 的发生。
•
•
相关概念
• • 人眼定位 人眼定位是在包含人脸的图像中，比较准确的找到人眼的位置， 并且提取相关的人眼信息。 常见的人眼定位方法包括一下四种：
•
•
• • •
1） 模版匹配法
2） 霍夫变换法 3） 灰度投影法 4） 对称变换法
•
相关概念
• 眨眼与疲劳
• 眨眼，是一种快速的闭眼动作，称为瞬目反射。
• 据统计，正常人平均每分钟要眨眼十几次，通常2～6秒就 要眨眼一次，每次眨眼要用0.2～0.4秒钟时间。20-40岁之 间的正常人每分钟眨眼约20次，而在睁眼凝视变动快速的 电脑屏幕时，或者人的注意力相对十分集中时，眨眼次数可 能会减少到每分钟4-5次。
•
在对色彩信息的利用中，HSV模型的优点在于它将亮度和反映色彩 本质特性的两个参数分开。在提取一类物体(如人脸)在色彩方面
的特性时，可以获得比较好的效果。
相关概念
•
•
边缘检测算子
几种边缘算子处理实验待测图片的效果对比：
相关概念
• • 膨胀 膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标中，是目标边界向外 部扩张的处理。膨胀可以用来填补目标区域中存在的某些空洞，以及 消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。 由于得到的人眼边缘不是很完整，难以统计大小信息，需要做膨胀处 理。
基于面部特征识别的疲劳检测 系统设计实现
指导老师：杨阳 学院：信息科学与工程学院 专业：电子信息科学与技术
目录 • 研究背景与意义
• 系统软件设计及实现
• 总结及展望 • 致谢
1.研究背景与意义
• 疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值，也是一个值 得进一步完善研究的课题。
汽车防止疲 劳驾驶
相关概念
• 霍夫变换(Hough变换)
• 霍夫变换(Hough变换)是一种用于区域边界形状描述的方法，
常常被用于直线段、圆和椭圆的检测。其基本思想是将图像
的空间域变换到参数空间，用大多数边界点满足的某种参数 形式来描述图像中的曲线。Hough变换检测技术根据局部度 量来计算边界曲线参数，因而，对于区域边界噪声干扰或被 其它目标遮盖而引起边界发生间断的情况，具有比较好的容 错性和鲁棒性。