一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，包括如下步驟：提取嘴部區域圖像：從人臉圖像中檢測出嘴部區域，并將嘴部區域圖像灰度化和歸一化，將尺寸設定為32*16像素；使用改進的局部二值模式算法，將局部二值模式計算區域內的像素差值進行處理，更多地保留垂直方向信息；利用支持向量機分類器進行舌頭動作分類。本發明具有的有益效果是：實現舌頭動作的檢測和識別，方法魯棒性強；舌頭動作激活鼠標行為，替代物理鼠標的操作，對實現人機交互方式的鼠標軟件和無手殘疾人使用鼠標操作電腦的社會公益事業發展有重要意義。
【專利說明】一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于模式識別領域，具體涉及一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動 作識別方法。
【背景技術】
[0002] 本申請提出的關于舌頭動作的識別技術，主要應用于基于視覺的鼠標系統，由舌 頭動作來激活鼠標的左鍵和右鍵單擊。前期已設計的提取舌頭行為特征向量的方法是采 用嘴唇形狀及位置圖像中的不同區域中像素數目作為特征值向量；并且利用學習向量量化 LVQ神經網絡進行舌頭的分類。現有的這種方法識別率不夠穩定，魯棒性不高。
【發明內容】
[0003] 本發明根據現有技術的不足，提出一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作 識別方法，以更好地實現動作識別和人機交互。
[0004] 為了解決上述存在的技術問題，本發明采用以下的技術方案：
[0005] -種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其內容包括以下步驟：
[0006] 1)提取嘴部區域圖像：
[0007] 從人臉圖像中檢測出嘴部區域，并將嘴部區域圖像灰度化和歸一化，將尺寸設定 為32*16像素；
[0008] 2)使用改進的局部二值模式算法（Advanced Local Binary Pattern,簡稱ALBP 算法），將局部二值模式（簡稱為LBP)計算區域內的像素差值進行處理，更多地保留垂直方 向信息；
[0009] 3)利用支持向量機（SVM)分類器進行舌頭動作分類
[0010] 利用SVM分類器實現嘴部三種動作的分類，分別為嘴巴閉合，舌頭左伸和舌頭右 伸；三種動作分別激發鼠標的位置移動，鼠標的左鍵單擊和鼠標的右鍵單擊操作。
[0011] 在本發明方法步驟2)中，所述的ALBP算法的計算，對于嘴部動作識別而言，通過 觀察嘴部區域圖像得知其特征是：嘴唇和舌頭灰度信息差值很小，水平方向信息量變化幅 度較小，垂直方向信息更能體現紋理變化和嘴唇動作。
[0012] 所述的ALBP算法的計算過程公式為：
【權利要求】
1. 一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其特征在于：該方法包括 以下步驟： 1) 提取嘴部區域圖像： 從人臉圖像中檢測出嘴部區域，并將嘴部區域圖像灰度化和歸一化，將尺寸設定為 32*16像素； 2) 使用改進的局部二值模式算法，將局部二值模式計算區域內的像素差值進行處理， 更多地保留垂直方向信息； 3) 利用支持向量機分類器進行舌頭動作分類 利用支持向量機分類器實現嘴部三種動作的分類，分別為嘴巴閉合，舌頭左伸和舌頭 右伸；三種動作分別激發鼠標的位置移動，鼠標的左鍵單擊和鼠標的右鍵單擊操作。
2. 根據權利要求1所述的一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其 特征在于：在步驟2)中，所述的改進的局部二值模式算法，其特征是：嘴唇和舌頭灰度信息 差值很小，水平方向信息量變化幅度較小，垂直方向信息更能體現紋理變化和嘴唇動作。
3. 根據權利要求1所述的一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其 特征在于：所述的改進的局部二值模式算法的計算過程公式為：
其中P表示八鄰域，i按照下面的元素位置表取值位置；
計算過程為如下具體步驟： (1) 首先將一幅嘴部區域圖像劃分為2*2子區域； (2) 對每個子區域內的像素點提取改進的局部二值模式特征，并用這個值來反映該區 域的紋理信息； (3) 在每個子區域內建立改進的局部二值模式特征的統計直方圖，每個子區域用一個 統計直方圖來進行描述； (4) 整個嘴部區域圖像特征由上述4個子區域的統計直方圖按照一定的順序串聯起來 組成，記為Feature。
4. 根據權利要求1所述的一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其 特征在于：在步驟3)中，所述的支持向量機分類器進行舌頭動作分類包括支持向量機分類 器訓練和支持向量機分類器識別。
5. 根據權利要求3所述的一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其 特征在于：所述的支持向量機分類器訓練包括如下步驟： (1)對采集得到的嘴部區域圖像進行步驟1)和步驟2)中操作，獲取每幅圖像相應的 Feature 值； ⑵三種不同的動作圖像，即嘴巴閉合，向右伸舌頭及向左伸舌頭，分別將其用a，b和c 作為類別標簽標記； (3)隨機選用采集圖片的一半作為訓練集，采集圖片的另一半作為測試集，對SVM分類 器進行訓練。
6. 根據權利要求3所述的一種基于改進的局部二值模式特征的舌頭動作識別方法，其 特征在于：所述的SVM分類器識別包括如下步驟： (1) 對采集得到的嘴部區域圖像進行步驟1)和步驟2)中操作，獲取每副圖像相應的 Feature 值； (2) 將獲取的Feature值送入訓練好的SVM分類器進行分類，獲取類別標簽； (3) 根據類別標簽，識別出具體的舌頭動作，并激活相應的鼠標操作。
【文檔編號】G06K9/00GK104112117SQ201410284449
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年6月23日 優先權日:2014年6月23日
【發明者】王巍, 辛慧杰, 劉勇奎 申請人:大連民族學院