文章目录
- [1 前言](#1 前言)
- [2 相关技术](#2 相关技术)
- [3 功能介绍](#3 功能介绍)
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- 3.1人脸录入功能
- [3.2 人脸识别](#3.2 人脸识别)
- [3.3 人脸专注度检测](#3.3 人脸专注度检测)
- [3.4 识别记录](#3.4 识别记录)
- [4 最后](#4 最后)
1 前言
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🚩 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法
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2 相关技术
2.1CNN简介
卷积神经网络(CNN)，是由多层卷积结构组成的一种神经网络。卷积结构可以减少网络的内存占用、参数和模型的过拟合。卷积神经网络是一种典型的深度学习算法。广泛应用于视觉处理和人工智能领域，特别是在图像识别和人脸识别领域。与完全连接的神经网络相比，CNN输入是通过交换参数和局部感知来提取图像特征的图像。卷积神经网络是由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层五层结构组成。其具体模型如下图所示。
(1)输入层(Input
layer)：输入层就是神经网络的输入端口，就是把输入传入的入口。通常传入的图像的R，G，B三个通道的数据。数据的输入一般是多维的矩阵向量，其中矩阵中的数值代表的是图像对应位置的像素点的值。
(2)卷积层(Convolution layer)：卷积层在CNN中主要具有学习功能，它主要提取输入的数据的特征值。
(3)池化层(Pooling
layer)：池化层通过对卷积层的特征值进行压缩来获得自己的特征值，减小特征值的矩阵的维度，减小网络计算量，加速收敛速度可以有效避免过拟合问题。
(4)全连接层(Full connected
layer)：全连接层主要实现是把经过卷积层和池化层处理的数据进行集合在一起，形成一个或者多个的全连接层，该层在CNN的功能主要是实现高阶推理计算。
(5)输出层(Output layer)：输出层在全连接层之后，是整个神经网络的输出端口即把处理分析后的数据进行输出。
2.2 人脸识别算法
利用dlib实现人脸68个关键点检测并标注，关键代码
python
import cv2
# 加载人脸识别模型
face_rec_model_path = 'dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat'
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# 加载特征点识别模型
predictor_path = "shape_predictor_5_face_landmarks.dat"
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 读取图片
img_path = "step1/image/face.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
# 转换为灰阶图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 正向人脸检测器将图像
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 使用人脸识别模型来检测图像中的人脸
faces = detector(gray, 1)
# 使用特征点识别模型来检测人脸中的特征
for i, face in enumerate(faces):
# 获取人脸特征点
shape = predictor(img, face)
2.3专注检测原理
总体流程
主要通过电脑摄像头去实时的抓拍学生当前的状态和行为，不间断的采集学生上课时的面部表情和眼睛注视的方向，利用CNN提取相应的特征数据并进行分析处理，若对应输出的判断值大于设置的阈值时，则认为学生在走神没有认真学习。并且对拍摄时间进行计时，在界面上实时输出该学生在课堂上的有效学习时间和学生在课堂上专注时间的比例并进行存入表格中。
眼睛检测算法
基于dlib人脸识别68特征点检测、分别获取左右眼面部标志的索引，通过opencv对视频流进行灰度化处理，检测出人眼的位置信息。人脸特征点检测用到了dlib，dlib有两个关键函数：dlib.get_frontal_face_detector()和dlib.shape_predictor(predictor_path)。
前者是内置的人脸检测算法，使用HOG pyramid，检测人脸区域的界限（bounds）。
后者是用来检测一个区域内的特征点，并输出这些特征点的坐标，它需要一个预先训练好的模型（通过文件路径的方法传入），才能正常工作。
使用开源模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat，可以得到68个特征点位置的坐标，连起来后，可以有如图所示的效果（红色是HOG
pyramid检测的结果，绿色是shape_predictor的结果，仅把同一个器官的特征点连线）。
通过计算眼睛的宽高比来确定专注状态
基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR在某个值上下波动，当人眼闭合时
关键代码
python
# -*- coding: utf-8 -*-
# import the necessary packages
from scipy.spatial import distance as dist
from imutils.video import FileVideoStream
from imutils.video import VideoStream
from imutils import face_utils
import numpy as np # 数据处理的库 numpy
import argparse
import imutils
import time
import dlib
import cv2
def eye_aspect_ratio(eye):
# 垂直眼标志（X，Y）坐标
A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])# 计算两个集合之间的欧式距离
B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
# 计算水平之间的欧几里得距离
# 水平眼标志（X，Y）坐标
C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
# 眼睛长宽比的计算
ear = (A + B) / (2.0 * C)
# 返回眼睛的长宽比
return ear
# 定义两个常数
# 眼睛长宽比
# 闪烁阈值
EYE_AR_THRESH = 0.2
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 3
# 初始化帧计数器和眨眼总数
COUNTER = 0
TOTAL = 0
# 初始化DLIB的人脸检测器（HOG），然后创建面部标志物预测
print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
# 第一步：使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 第二步：使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器
predictor = dlib.shape_predictor('D:/myworkspace/JupyterNotebook/fatigue_detecting/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
# 第三步：分别获取左右眼面部标志的索引
(lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"]
(rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"]
# 第四步：打开cv2 本地摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 从视频流循环帧
while True:
# 第五步：进行循环，读取图片，并对图片做维度扩大，并进灰度化
ret, frame = cap.read()
frame = imutils.resize(frame, width=720)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 第六步：使用detector(gray, 0) 进行脸部位置检测
rects = detector(gray, 0)
# 第七步：循环脸部位置信息，使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息
for rect in rects:
shape = predictor(gray, rect)
# 第八步：将脸部特征信息转换为数组array的格式
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
# 第九步：提取左眼和右眼坐标
leftEye = shape[lStart:lEnd]
rightEye = shape[rStart:rEnd]
# 第十步：构造函数计算左右眼的EAR值，使用平均值作为最终的EAR
leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0
# 第十一步：使用cv2.convexHull获得凸包位置，使用drawContours画出轮廓位置进行画图操作
leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
# 第十二步：进行画图操作，用矩形框标注人脸
left = rect.left()
top = rect.top()
right = rect.right()
bottom = rect.bottom()
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 3)
'''
分别计算左眼和右眼的评分求平均作为最终的评分，如果小于阈值，则加1，如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
'''
# 第十三步：循环，满足条件的，眨眼次数+1
if ear < EYE_AR_THRESH:# 眼睛长宽比：0.2
COUNTER += 1
else:
# 如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
TOTAL += 1
# 重置眼帧计数器
COUNTER = 0
# 第十四步：进行画图操作，68个特征点标识
for (x, y) in shape:
cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
# 第十五步：进行画图操作，同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示
cv2.putText(frame, "Faces: {}".format(len(rects)), (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Blinks: {}".format(TOTAL), (150, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(COUNTER), (300, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (450, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
print('眼睛实时长宽比:{:.2f} '.format(ear))
if TOTAL >= 50:
cv2.putText(frame, "SLEEP!!!", (200, 200),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Press 'q': Quit", (20, 500),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (84, 255, 159), 2)
# 窗口显示 show with opencv
cv2.imshow("Frame", frame)
# if the `q` key was pressed, break from the loop
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头 release camera
cap.release()
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
2.4 OpenCV
OpenCV是计算机视觉中一个经典的数据库。支持多语言、跨平台、功能强大。其提供了一个Python接口，用户可以在保证可读性和操作效率的前提下，用Python调用C/C++实现所需的功能。OpenCV是一个基于BSD许可证的跨平台计算机视觉库，可以在Linux、windows和Mac
OS操作系统上运行。它由一系列C函数和少量C++类组成。同时，它还提供了与Python、ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉中的许多通用算法。
本项目中OpenCV主要是在图片的采集的图片的预处理方面使用，通过操作界面中的按钮选项选择是否打开摄像头，使用OpenCV来调用电脑摄像头来检测录像过程中的聚焦和人脸镜头的矫正等状态，然后在摄像头的录像的视频流中抓取对应的人脸照片，然后调用内部的函数对照片的尺寸和光线等进行矫正处理后，传给神经网络进行特征值提取。
3 功能介绍
3.1人脸录入功能
数据库数据录入
将采集到的人脸信息和姓名、学号录入到数据库中，数据库表如下图所示：
过程演示
3.2 人脸识别
3.3 人脸专注度检测
拍摄时间进行计时，在界面上实时输出该学生在课堂上的有效学习时间和学生在课堂上专注时间的比例
3.4 识别记录
4 最后
🧿 更多资料, 项目分享：