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[发明专利]一种基于单目视觉的人脸活体检测方法及系统-CN202010127982.6有效
发明人：祝朝政;王彩娥;彭守恒;杨烨镕;黎冯成;何采凡;孙桐 -专利权人：南京鑫之派智能科技有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的人脸活体检测方法及系统，包括获取摄像头视频流数据，将视频流数据转换为一帧一帧图像，利用opencv将每帧图像转换为RGB图像；对于RGB图像，采用HOG方向梯度直方图方法检测该RGB图像上的人脸轮廓，并将人脸轮廓提取出来；采用人脸特征点提取模型对人脸轮廓进行特征提取，得到128*128个特征向量；从128*128个特征向量中随机抽选3个特征向量，构成人脸平面，采用随机采样一致性算法计算人脸平面与摄像头平面之间的单应矩阵；进行多次迭代，从而得到人脸平面与摄像头平面之间的角度关系，根据角度关系判断人脸轮廓是否是活体，即当前人脸是否是活体。本发明实现了低成本高效率检测，且不受光照等外界影响。
一种基于目视活体检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的人脸状态识别方法及其装置-CN201910653685.2有效
发明人：胡鹤轩;周全;朱宇航;彭守恒;刘航;朱映恺;谭国平;冯芸 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的人脸状态识别方法及其装置，其方法包括：采集被识别人的脸部图像并记录采集时间，使用人脸识别算法对被识别人的图像进行处理，输出人脸识别结果。将人脸识别结果输入到预训练的深度神经网络和人脸特征点模型进行处理，得到表情识别结果和疲劳识别结果；其表情识别结果包括表情类型及其预测值。将表情识别结果和对应的采集时间作为表情数据，依序记录到表情数据库中；将疲劳数据也按照时间记录到疲劳数据库中。从表情和疲劳数据库中获取多个数据并进行分析，从而得到对被识别人的状态识别结果。本发明能够高效地感知和分析被识别人的情绪和疲劳程度，可广泛应用于疲劳驾驶检测、机器人等自动化领域。
一种基于深度学习状态识别方法及其装置

[发明专利]一种基于计算机视觉的驾驶员状态监测装置-CN201910653684.8在审
发明人：胡鹤轩;朱宇航;周全;彭守恒;刘航;朱映恺;谭国平;冯芸 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种计算机视觉的驾驶员状态监测装置，包括：至少一台车载摄像机，用于采集驾驶员的实时面部图像并记录采集时间；边缘设备，用于对输入的图像和时间数据进行处理，包括：根据人脸识别算法对驾驶员的实时面部图像进行计算并输出人脸识别结果；人脸识别结果输入到深度神经网络进行处理，得到表情识别结果；将表情识别结果和对应的采集时间作为表情数据，依序记录到表情数据库中；从表情数据库中获取多个表情数据，根据分析得到驾驶员的情绪识别和疲劳程度的判定结果。本发明可针对驾驶员状态及现场情况进行分级判定和处理，能够实现交互式的高危车辆监管联动，从而有效缩短应对时间并降低交通事故率。
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