基于人脸特征检测的眼控鼠标系统研究

基于人脸特征检测的眼控鼠标系统研究

论文摘要

“信息无障碍”被定义为任何人在任何环境下都可以享受信息技术所带来的便利,从而提高工作效率和生活质量,受益人群从残疾人扩展到老年人和其他健全人。为了使上肢残疾人士共享信息资源,本论文提出了一种用摄像头代替传统手动操作鼠标作为输入设备,通过人脸特征检测,判断眼睛和嘴唇在视频帧图像中的位置来控制鼠标操作电脑的眼控鼠标系统。本文按时序介绍了鼠标系统的实现,主要划分为背景处理,人脸特征定位和鼠标控制三个阶段。背景处理主要是应用肤色模型提取出背景当中的肤色区域,以便后继差分使用。人脸特征定位阶段,对每幅正脸采样图像利用灰度投影模型计算出眼睛和唇位置并记录,利用该位置信息截取包含眼睛和唇在内的小矩形区域估算出眼球和唇灰度分割阈值,然后通过对该阶段所有采样图像的统计分析,选择出现概率最高的左右眼和嘴唇位置作为正脸特征信息,并将统计概率最高的位置附近的所有图像的灰度分割阈值的平均作为当前使用者的眼球和唇部灰度分割阈值。在鼠标控制阶段,由于眼睛的颜色和唇色与肤色有一定的差别,利用二值化模型和唇色模型在肤色区域搜索满足眼睛特征和唇部特征的区域,找出双眼的两个中心点和唇的中心点,连接三个中心点,得到人脸特征三角形。利用实时特征三角形参数与正脸状态参数作比较,估计出人脸的运动,包括扭转、俯仰等,进而利用这些信息控制鼠标。本系统在前期处理中加入人脸粗识别、图像归一化,加快了检测和判断过程。依靠特征三角形的检测实现了人脸的深度旋转,让使用者操作鼠标更加舒适。实验证明,本系统运行速度快,准确率较高,并具有较好的鲁棒性。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 眼控鼠标系统的研究背景及意义
  • 1.2 “眼标”研究现状
  • 1.3 本文工作及系统概述
  • 1.3.1 本文工作
  • 1.3.2 系统设计概述
  • 1.4 本文大纲
  • 第二章 基于VFW的视频捕获
  • 2.1 视频采集流程
  • 2.2 相关函数说明
  • 2.2.1 单帧捕获函数
  • 2.2.2 回调函数
  • 第三章 肤色模型和图像归一化
  • 3.1 肤色模型
  • 3.1.1 HSV肤色模型、Fussy HSCC肤色模型和YCbCr肤色模型
  • 3.1.2 三种肤色模型的比较
  • 3.2 人脸区域分割
  • 3.3 人脸矩形图像归一化
  • 第四章 人脸特征定位子系统
  • 4.1 人脸特征定位子系统总体结构
  • 4.2 人脸特征定位
  • 4.2.1 唇部定位
  • 4.2.2 眼睛定位
  • 4.3 特征三角形初始化
  • 第五章 鼠标控制子系统
  • 5.1 实时特征三角形判定鼠标操作指示
  • 5.1.1 二值化模型实现眼睛定位
  • 5.1.2 唇色模型实现嘴唇定位
  • 5.1.3 实时特征三角形判定鼠标操作
  • 5.2 鼠标控制子线程
  • 第六章 实验结果与分析
  • 6.1 系统使用约束
  • 6.2 人脸特征定位
  • 6.3 二值化模型和唇色模型
  • 第七章 结论
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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