[发明专利]一种睁眼闭眼状态检测方法在审
| 申请号： | 201810572216.3 | 申请日： | 2018-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN108960071A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 刘汝帅;姚琪 | 申请（专利权）人： | 武汉幻视智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 廉海涛 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市洪山*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 闭眼状态 眼部 截取 检测 神经网络模型 人脸检测 人脸位置 坐标计算 帧图像 分类 人脸 图片 学习 | ||
【权利要求书】：
1.一种睁眼闭眼状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；
步骤2，利用检测到的人脸位置以及landmark坐标计算出眼部的区域，并截取眼部图片；
步骤3，利用预先训练好的神经网络模型进行眼部图片的分类，识别睁眼闭眼状态。
2.根据权利要求1所述一种睁眼闭眼状态检测方法，其特征在于，所述步骤1中对当前帧图像进行人脸检测采用的算法为MTCNN算法。
3.根据权利要求1所述一种睁眼闭眼状态检测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：利用检测到的人脸位置以及landmark坐标计算出眼部的区域，取以两个眼睛之间的距离的0.4倍作为边长，两个眼睛坐标作为中心的正方形，分别截取两个正方形部分的图像作为眼部图片。
4.根据权利要求1所述一种睁眼闭眼状态检测方法，其特征在于，步骤3中所述的神经网络模型是基于深度学习网络MobileNet训练得到的分类模型；训练时采集不少于2000张不同光照条件下的眼部图片，并根据睁眼闭眼状态进行人工分类，构成训练集，对深度学习网络MobileNet进行训练。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉幻视智能科技有限公司，未经武汉幻视智能科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810572216.3/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
