本文關(guān)鍵詞：康復(fù)護理機器人床中的人臉識別技術(shù)研究

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【摘要】：隨著人口老齡化越來越嚴(yán)重,失能與半失能老人人數(shù)占社會總?cè)丝诘谋戎厣仙?老年人的護理、保健和康復(fù)日漸成為全社會關(guān)注的重要問題之一。目前康復(fù)中心、醫(yī)療機構(gòu)、社區(qū)或者家庭的護理主要還是依靠護理人員人工護理,自動化集成度高、智能化康復(fù)護理機器設(shè)備的應(yīng)用尚未普及。本文以康復(fù)護理機器人床為研究背景,針對目前康復(fù)護理機器人床控制方式單一、對護工依賴性太強、自動化程度低的現(xiàn)狀,在深入研究人臉檢測、人臉識別、表情識別的基礎(chǔ)上,對以表情識別專家系統(tǒng)為核心的康復(fù)護理機器人床中的人臉識別系統(tǒng)進行了深入研究,主要研究內(nèi)容如下:1.在研究Adaboost算法基本原理的基礎(chǔ)上,將Adaboost算法人臉檢測與人眼檢測相結(jié)合,提出了一種快速、高效的人臉檢測方法,在保證人臉檢測實時性的同時提高人臉檢測的準(zhǔn)確率。2.利用線性判別分析(LDA)法提取人臉特征,通過計算人臉投影特征間的歐氏距離,對人臉進行分類識別,在此基礎(chǔ)上采用區(qū)域逼近的方法,對人臉進行移動追蹤。3.針對該系統(tǒng)的應(yīng)用場合,提出了在人臉識別成功的基礎(chǔ)上進行表情識別的策略。不僅增強了系統(tǒng)的安全性,同時提高了表情識別的準(zhǔn)確率。首先確定面部表情識別所需要提取的面部表情特征參數(shù),其次利用圖像分割算法,分割出人臉五官區(qū)域,利用五官區(qū)域間相對關(guān)系,提取各種表情下五官特征點的局部特征變化量,然后利用表情分類器識別對應(yīng)的表情類型。最終將識別出的表情類型輸入到專家系統(tǒng)的推理機,并根據(jù)用戶事先定義好的專家系統(tǒng)的規(guī)則庫,推理出該表情類型下用戶的需求,同時發(fā)送指令驅(qū)動下位機。4.在表情識別專家系統(tǒng)的規(guī)則設(shè)置中,將表情結(jié)果與生命體征參數(shù)的變化率共同作為專家系統(tǒng)的前件。不管是檢測到表情的變化還是生命體征參數(shù)的變化,都可以控制康復(fù)護理機器人床運動,從而提高康復(fù)護理機器人床的智能化程度。在上述研究成果的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了康復(fù)護理機器人床中的人臉識別系統(tǒng),并通過5名測試者5種表情的10幅表情圖像對系統(tǒng)進行了測試,系統(tǒng)準(zhǔn)確率達到了90.4%。該系統(tǒng)用戶可通過表情自行操作康復(fù)護理機器人床,可減輕醫(yī)療人員的工作強度,提高護理人員工作效率,提升用戶的滿意度,同時也使病人得到更可靠的看護,極具社會推廣價值。
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242

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