人脸识别之疲劳检测
人脸识别之疲劳检测
在当今智能交通和自动驾驶技术日益发展的背景下，疲劳驾驶成为亟待解决的重要问题。疲劳驾驶不仅威胁驾驶员自身的安全，还可能对其他道路使用者构成巨大风险。基于人脸识别技术的疲劳检测系统应运而生，它通过实时监测驾驶员的面部特征，判断其是否处于疲劳状态，从而有效预防交通事故的发生。
一、技术原理
人脸识别技术是一种利用计算机分析比较人脸图像或视频流的生物特征识别技术。它通过分析人脸的面部特征，如眼睛、嘴巴、鼻子等部位的形状、位置和大小，来确认个体身份或检测特定状态，如疲劳。
疲劳检测是人脸识别技术的一个重要应用。它通过摄像头捕捉驾驶员的面部图像。
代码：
import numpy as np # 导入numpy库，用于数组和矩阵运算
import dlib # 导入dlib库，用于人脸检测和关键点定位
import cv2 # 导入opencv库，用于图像处理和视频捕获
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances # 从sklearn库导入计算欧几里得距离的函数
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 从PIL库导入图像处理、绘图和字体设置的功能
# 定义函数计算眼睛的纵横比
def eye_aspect_ratio(eye):
A = euclidean_distances(eye[1].reshape(1, 2), eye[5].reshape(1, 2)) # 计算眼睛上下边缘中点间的距离
B = euclidean_distances(eye[2].reshape(1, 2), eye[4].reshape(1, 2)) # 计算眼睛左右边缘中点间的距离
C = euclidean_distances(eye[0].reshape(1, 2), eye[3].reshape(1, 2)) # 计算眼睛左右外角间的距离
ear = ((A + B) / 2.0) / C # 计算眼睛的纵横比
return ear
# 定义函数在OpenCV图像上添加中文文本
def cv2AddchineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30):
if isinstance(img, np.ndarray): # 检查输入是否为OpenCV图像类型
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 将OpenCV图像转换为PIL图像
draw = ImageDraw.Draw(img) # 创建一个绘图对象
fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8") # 设置字体样式和大小
draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle) # 在图像上绘制文本
return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 将PIL图像转换回OpenCV图像
# 定义函数绘制眼睛的凸包
def drawEye(eye):
eyeHull = cv2.convexHull(eye) # 计算眼睛的凸包
cv2.drawContours(frame, [eyeHull], -1, (0, 0, 255), 1) # 在帧上绘制凸包
# 初始化计数器
COUNTER = 0
# 构造人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 注意：这里应该是get_frontal_face_detector的拼写错误，正确为get_frontal_face_detector()或get_frontal_face_detector_cnn()
# 读取人脸关键点定位模型
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 打开视频捕获设备（通常是摄像头）
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 主循环
while True:
ret, frame = cap.read() # 从摄像头读取一帧
faces = detector(frame, 0) # 检测帧中的人脸
for face in faces:
shape = predictor(frame, face) # 获取人脸的关键点
shape = np.array([[p.x, p.y] for p in shape.parts()]) # 将关键点转换为(x, y)坐标数组
rightEye = shape[36:42] # 提取右眼的关键点
leftEye = shape[42:48] # 提取左眼的关键点
rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye) # 计算右眼的纵横比
leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye) # 计算左眼的纵横比
ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0 # 计算平均纵横比
if ear < 0.3: # 如果平均纵横比小于0.3，认为可能是闭眼或眨眼
COUNTER += 1 # 计数器加1
if COUNTER >= 50: # 如果连续50帧都检测到闭眼，则发出警报
frame = cv2AddchineseText(frame, "!!!!危险!!!!", (250, 250)) # 在帧上添加中文警报文本
else: # 如果平均纵横比不小于0.3，则重置计数器
COUNTER = 0
drawEye(leftEye) # 绘制左眼凸包
drawEye(rightEye) # 绘制右眼凸包
info = "EAR: {:.2f}".format(ear[0][0]) # 格式化显示眼睛的纵横比
frame = cv2AddchineseText(frame, info, (0, 30)) # 在帧上显示眼睛的纵横比
cv2.imshow("Frame", frame) # 显示帧
if cv2.waitKey(1) == 27: # 如果按下ESC键（ASCII码27），则退出循环
break
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有OpenCV窗口
cap.release() # 释放视频捕获设备三、实际应用
基于人脸识别的疲劳检测技术已经在自动驾驶车辆和高级驾驶员辅助系统中得到广泛应用。它不仅提高了道路行车安全，还预防了交通事故的发生。此外，该技术还可以应用于其他需要监测人员疲劳状态的场景，如工厂生产线、办公室等。
四、技术挑战与未来展望
尽管基于人脸识别的疲劳检测技术已经取得了显著进展，但仍面临一些挑战。例如，不同光照条件、驾驶员头部姿态的变化以及面部遮挡等问题都可能影响检测的准确性。未来，随着深度学习技术的不断发展和计算机视觉领域的不断进步，我们有理由相信，疲劳检测技术将更加智能化、精准化，为人们的出行安全提供更加可靠的保障。
五、总结
人脸识别技术在疲劳检测领域的应用，为道路行车安全提供了有力支持。通过实时监测驾驶员的面部特征，判断其是否处于疲劳状态，并及时发出预警信号，可以有效预防交通事故的发生。未来，随着技术的不断进步，我们有理由期待更加智能化、精准化的疲劳检测系统，为人们的出行安全保驾护航。
原文地址：https://blog.csdn.net/2401_84670644/article/details/143028886
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