一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的人眼状态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的人眼状态识别方法，其包括如下步骤：对采集到的眼睛样本进行2D-DCT变换，对变换后的图像进行分析特征，寻找睁闭眼图像经过2D-DCT变换后的差异；对经过2D-DCT特征变换以后的人眼状态图像特征，采用嵌入式隐马尔可夫模型的方法进行训练得到分类器；用上一步骤得到的人眼睁闭状态分类器对待识别眼睛图像进行分类，首先将待识别眼睛图像经过2D-DCT变换得到观察向量序列，然后采用嵌入式隐马尔可夫模型的方法，计算睁眼和闭眼分类器产生该序列的似然值，根据此似然值判定眼睛的睁闭状态。本发明提高了算法的鲁棒性、准确性和实时性，降低计算量，从而提高眼状态判别的速度。

主权项

一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的人眼状态识别方法，其特征在于包括如下步骤：(1)人眼特征的提取：对采集到的眼睛样本进行2D‑DCT变换，对变换后的图像进行分析特征，寻找睁闭眼图像经过2D‑DCT变换后的差异；(2)人眼睁闭状态分类器的训练：对经过2D‑DCT特征变换以后的人眼状态图像特征，采用嵌入式隐马尔可夫模型的方法进行训练得到分类器；(3)人眼状态识别：用步骤(2)得到的人眼睁闭状态分类器对待识别眼睛图像进行分类，首先将待识别眼睛图像经过2D‑DCT变换得到观察向量序列，然后采用嵌入式隐马尔可夫模型的方法，计算人眼睁闭状态分类器产生该序列的似然值，根据此似然值判定眼睛的睁闭状态。