文档介绍：人脸疲劳状态的识别与研究广东工业大学硕士学位论文彩奇飞莶焦副熬援玉让簋扭筮往生理论过篡扭堂瞳垒ǖ┠旦分类号:密级:学校代码:学号:指导教师姓名、职称:企业导师姓名、职称:专业或领域名称:学生所属学院:论文答辩日期:ぱ妒
㈣㈣删⋯伊篞琲篜甃珿,甊.
摘要随着科学技术的发展迅速,人脸表情识别近年来突飞猛进,人脸表情识别越来越受到关注,如何方便有效地实现人脸表情识别,已经成为人们日益关心的问题。人脸表情识别的能够自动识别人脸表情状态,是计算机视觉领域中一个备受关注前沿方向,是该领域中的研究热点,是保证现代社会公共安全和节约人力的重要手段与技术。在视频序列中把人物从背景图像中分离出来是计算机视觉领域中的基本任务,具有广泛的应用前景和市场前景。人脸表情识别是指计算机自动确定图像中所包含的人脸位置、大小、姿态的过程。人脸表情识别问题最初作为自动入脸识别的一个问题被提出,近年来由于其在视觉监测、汽车驾驶,生产安全的应用价值,开始作为一个独立的方向受到研究者的普遍重视。近年来,已成为计算机视觉与模式识别领域一项受到倍受关注、研究广泛的方向。其在人机交互、人脸识别、视频安全、监控表情识别等方面,具有广阔的本文就人物脸部表情疲劳状态识别进行了研究:为了提高人脸检测的速度与性能,首先根据动态阈值与肤色相似度相结合方法的分割人的脸部。在丈ǹ占浼扑惴羯嗨贫龋荻谥刀苑羯ń蟹割,并对肤色分割后的二值图像进行降噪处理。眼睛和嘴部,提取人脸面部嘴部和眼部特征,再结合面部嘴部和眼部特征识别疲劳状态。应用前景。其次,跟踪到的人物脸部上提取人物表情特征。确定人脸区域之后,定位人脸本论文的创新之处:岢隽嘶谌肆匙觳壳实牧巢科@捅砬槭侗稹酆先肆匙觳壳屎脱鄄孔刺唇腥穗蚱@妥刺侗穑蟠筇岣吡似@妥刺别率。匝鄄亢妥觳可瓒ú煌挠畔燃叮菹仁侗鹧鄄孔刺俑葑觳孔刺睦词
相似度计算:别疲劳状态。关键词:二值化:直方图:嘴部曲率广东工业大学硕士学位论文
〕.—,甌瑃甋,伍南觭亿最份伍陀琯產.·
分母產吼广东工业大学硕士学位论文飏鬿築籗
目录目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究现状及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究状况及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的丰要内容及工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章人物脸部表情识别的综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。人物脸部表灞浠藕牛.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..人物脸部表情识别的丰要方法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.人物面部的表情变化特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..人物表情识别的几种基本数据库⋯。:⋯⋯⋯⋯⋯.第三章人脸区域检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像二直化⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章人脸眼部的状态识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的结构概要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯肤色模型介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..非人脸区域去除⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于直方图的人腧定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于懔巳宋锉咴堤卣魈崛人物眼部定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
第五章基于人脸嘴部曲率识别疲劳状态⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.概觥人物嘴部定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第六章疲劳状态识别系统的设计与实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.甀实验设备和环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验