一种睁眼闭眼状态检测方法技术

本发明专利技术涉及一种睁眼闭眼状态检测方法，首先对当前帧图像进行人脸检测并获取人脸landmark的位置；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；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。本发明专利技术利用深度学习的方法，将上述截取的眼部图片进行分类训练，实现准确的区分“睁眼”和“闭眼”。

【技术实现步骤摘要】
一种睁眼闭眼状态检测方法
本专利技术涉及人脸识别
，具体涉及一种睁眼闭眼状态检测方法。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，眼睛作为人类重要的面部特征有着广泛的使用场景。例如人脸识别过程中要判断是否睁眼以避免在睡眠时误解锁的问题；判断司机是否有疲劳驾驶的行为等方面，一种可靠的判断睁眼闭眼状态的方法显得极其重要。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种睁眼闭眼状态检测方法，利用深度学习的方法，将上述截取的眼部图片进行分类训练，实现准确的区分“睁眼”和“闭眼”。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种睁眼闭眼状态检测方法，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。进一步，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。进一步，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，两本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘汝帅，姚琪，
申请(专利权)人：武汉幻视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42