[发明专利]一种基于微表情的疲劳状态检测方法在审
| 申请号： | 201911027427.X | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110781828A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 闫佳庆;张明岩;李占英;胡博阳;贾静雅;高琦 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11496 北京君泊知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 100043 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于微表情的疲劳状态检测方法，要解决的是现有疲劳检测中存在的问题。本发明具体步骤如下：步骤一，捕捉测试者的实时面部微表情，将实时面部微表情存储并且将实时面部微表情提取成多个特征点，然后进行数据筛选，得到个人面部数据；步骤二，采集测试者在清醒状态下和轻微疲劳状态下的面部图像，构建个性化微表情疲劳识别模型；步骤三，将个人面部数据代入个性化微表情疲劳识别模型进行分析即可。本发明的方法能有效的检测测试者是否处于疲劳状态，可针对独立个体进行检测；本发明的方法相对于传统检测手段，具有检测的精度较高、非接触、个体化强、可以根据测试者的实时状态更新疲劳情况的优势，便于推广。 | ||
| 搜索关键词： | 表情 测试 个人面部 疲劳状态 疲劳 检测 个性化 疲劳状态检测 表情存储 传统检测 独立个体 面部图像 疲劳检测 清醒状态 实时状态 数据筛选 个体化 非接触 特征点 构建 捕捉 采集 更新 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于微表情的疲劳状态检测方法，其特征在于，具体步骤如下：/n步骤一，捕捉测试者的实时面部微表情，将实时面部微表情存储并且将实时面部微表情提取成多个特征点，然后进行数据筛选与处理，得到个人面部数据的距离矩阵；/n步骤二，预先采集测试者在清醒状态下的面部图像和轻微疲劳状态下的面部图像，构建个人的个性化微表情疲劳识别模型；/n步骤三，将个人面部数据代入个性化微表情疲劳识别模型进行分析，即可判断测试者是否疲劳。/n
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