本文關(guān)鍵詞：康復(fù)護(hù)理機(jī)器人床中的人臉識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：隨著人口老齡化越來(lái)越嚴(yán)重,失能與半失能老人人數(shù)占社會(huì)總?cè)丝诘谋戎厣仙?老年人的護(hù)理、保健和康復(fù)日漸成為全社會(huì)關(guān)注的重要問(wèn)題之一。目前康復(fù)中心、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、社區(qū)或者家庭的護(hù)理主要還是依靠護(hù)理人員人工護(hù)理,自動(dòng)化集成度高、智能化康復(fù)護(hù)理機(jī)器設(shè)備的應(yīng)用尚未普及。本文以康復(fù)護(hù)理機(jī)器人床為研究背景,針對(duì)目前康復(fù)護(hù)理機(jī)器人床控制方式單一、對(duì)護(hù)工依賴性太強(qiáng)、自動(dòng)化程度低的現(xiàn)狀,在深入研究人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、表情識(shí)別的基礎(chǔ)上,對(duì)以表情識(shí)別專家系統(tǒng)為核心的康復(fù)護(hù)理機(jī)器人床中的人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究,主要研究?jī)?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(cè)與人眼檢測(cè)相結(jié)合,提出了一種快速、高效的人臉檢測(cè)方法,在保證人臉檢測(cè)實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高人臉檢測(cè)的準(zhǔn)確率。2.利用線性判別分析(LDA)法提取人臉特征,通過(guò)計(jì)算人臉投影特征間的歐氏距離,對(duì)人臉進(jìn)行分類識(shí)別,在此基礎(chǔ)上采用區(qū)域逼近的方法,對(duì)人臉進(jìn)行移動(dòng)追蹤。3.針對(duì)該系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)合,提出了在人臉識(shí)別成功的基礎(chǔ)上進(jìn)行表情識(shí)別的策略。不僅增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性,同時(shí)提高了表情識(shí)別的準(zhǔn)確率。首先確定面部表情識(shí)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(duì)關(guān)系,提取各種表情下五官特征點(diǎn)的局部特征變化量,然后利用表情分類器識(shí)別對(duì)應(yīng)的表情類型。最終將識(shí)別出的表情類型輸入到專家系統(tǒng)的推理機(jī),并根據(jù)用戶事先定義好的專家系統(tǒng)的規(guī)則庫(kù),推理出該表情類型下用戶的需求,同時(shí)發(fā)送指令驅(qū)動(dòng)下位機(jī)。4.在表情識(shí)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(cè)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(hù)理機(jī)器人床運(yùn)動(dòng),從而提高康復(fù)護(hù)理機(jī)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(hù)理機(jī)器人床中的人臉識(shí)別系統(tǒng),并通過(guò)5名測(cè)試者5種表情的10幅表情圖像對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試,系統(tǒng)準(zhǔn)確率達(dá)到了90.4%。該系統(tǒng)用戶可通過(guò)表情自行操作康復(fù)護(hù)理機(jī)器人床,可減輕醫(yī)療人員的工作強(qiáng)度,提高護(hù)理人員工作效率,提升用戶的滿意度,同時(shí)也使病人得到更可靠的看護(hù),極具社會(huì)推廣價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：1275416