专利汇可以提供一种基于快速傅立叶变换的打盹行为检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于快速 傅立叶变换 的打盹行为检测方法。其包括如下步骤:对采集到的图像进行 人脸检测 ,在检测到人脸之后采集人脸所在矩形区域的中心点坐标,当采集到的中心点坐标达到需要的数量后就采用 快速傅立叶变换 对该数据进行 频谱 分析,以此来寻找人在打盹时与正常运动时的频谱的差异。在频谱分析中,把人的头部行为分为静止,小幅度运动,有规律运动三种状态,在进行了一定次数的频谱分析之后,就对在这个时间段中的头部行为进行分析,找出在这时间段中占主导的状态,当垂直方向的有规律运动占主导,则可以判别人当前正在打盹。本发明采用了 模式识别 技术以及统计判决的方法对打盹行为进行检测,具有非 接触 ,鲁棒性高,实时性好的特点。,下面是一种基于快速傅立叶变换的打盹行为检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于快速傅立叶变换的打盹行为检测方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)人脸检测定位:采用Adaboost法针对动态图像序列,动态地改变搜索区域以及初始搜索矩形框,对人脸进行检测,然后求出人脸中心的坐标并记录该坐标;
(2)头部运动特征提取:在采集到设定数量的人脸中心坐标点之后,对该坐标点数据进行傅立叶变换,把时域信息转换到频域,并根据每次傅立叶变换得出的低频段的幅值系数进行分析,把头部行为分为静止,小幅度运动,垂直方向有规律运动三种状态;
(3)打盹行为识别:重复执行步骤(2),并记录每次步骤(2)的结果及步骤(2)执行的次数,当执行次数达到设定的数量之后则进行打盹行为判别,在重复执行步骤(2)这一时间段中,若垂直方向有规律运动状态的次数超过设定值,则判别为打盹行为。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于步骤(1)中,Adaboost法采用摄像头对图像进行采集,得到动态序列图像,通过动态地改变搜索区域以及初始搜索矩形框,提升Adaboost法的检测精确度和速度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于步骤(1)具体包括:
(3.1)采用Adaboost法对人脸进行检测,当连续在设定次数内检测到人脸后,记录人脸所在矩形区域,求出人脸中心的坐标并记录该坐标,转到步骤(3.2);
(3.2)根据记录的人脸所在矩形区域,引入缩放因子,把人脸所在矩形区域根据缩放因子进行缩小得出初始搜索矩形框,把人脸所在矩形区域根据缩放因子进行扩大得出终止搜索矩形框,再采用Adaboost法在终止搜索矩形框区域内对人脸进行检测,当连续在设定次数内检测不到人脸则转到步骤(3.1),否则重新记录人脸所在矩形区域,求出人脸中心的坐标并记录该坐标,执行步骤(3.2)。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于所述初始搜索矩形框的计算公式如下:
width2=width0÷scale
height2=height0÷scale
x2=x0×scale
y2=y0×scale
公式中scale为所述的缩放因子,width0为人脸所在矩形区域的宽度,height0为人脸所在矩形区域的高度,x0为人脸所在矩形区域的左下角在检测图像中的水平方向的坐标,y0为人脸所在矩形区域的左下角在检测图像中的垂直方向的坐标,width2为初始搜索矩形框的宽度,height2为初始搜索矩形框的高度,x2为初始搜索矩形框的左下角在检测图像中的水平方向的坐标,y2为初始搜索矩形框的左下角在检测图像中的垂直方向的坐标;
所述终止搜索矩形框的计算公式如下:
width1=width0×scale
height1=height0×scale
x1=x0÷scale
y1=y0÷scale
公式中scale为所述缩放因子,width0为人脸所在矩形区域的宽度,height0为人脸所在矩形区域的高度,x0为人脸所在矩形区域的左下角在检测图像中的水平方向的坐标,y0为人脸所在矩形区域的左下角在检测图像中的垂直方向的坐标,width1为终止搜索矩形框的宽度,height1为终止搜索矩形框的高度,x1为终止搜索矩形框的左下角在检测图像中的水平方向的坐标,y1为终止搜索矩形框的左下角在检测图像中的垂直方向的坐标。
5.根据权利要求1~4任一项所述的方法,其特征在于步骤(2)中所述根据每次傅立叶变换得出的低频段的幅值系数进行分析是把头部的运动轨迹分为垂直方向以及水平方向,根据两个方向的傅立叶变换的低频段幅值系数对头部运动状态进行判别,当垂直方向的傅立叶变换的低频段幅值系数超过设定数值,则判断为垂直方向的有规律运动;当垂直方向和水平方向的傅立叶变换的低频段幅值系数都低于另一设定数值时,则判断为静止;其他状态均判断为小幅度运动。
本发明属于图像处理和模式识别技术的应用领域,特别涉及驾驶员疲劳检测中的打盹行为的检测方法。
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