專利名稱：健康保護(hù)裝置及其實(shí)現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種健康保護(hù)裝置及其實(shí)現(xiàn)方法，特別是自動(dòng)檢測(cè)人 的坐姿狀態(tài)，自動(dòng)產(chǎn)生提醒信息的健康保護(hù)裝置及其實(shí)現(xiàn)方法。
背景技術(shù)：
隨著電腦的普及，越來(lái)越多的人每天都會(huì)長(zhǎng)時(shí)間面對(duì)顯示器，如 果坐姿不對(duì)，或者距離顯示器過(guò)近，或者看顯示器時(shí)間太久，長(zhǎng)久下 去，便會(huì)造成身體的損傷。
為了預(yù)防長(zhǎng)期久坐對(duì)身體潛在的損害，已經(jīng)有一些健康保護(hù)裝置 應(yīng)運(yùn)而生。比如，防止距離顯示器太近的視力保護(hù)裝置，當(dāng)眼睛距離 屏幕太近，視力保護(hù)裝置就會(huì)發(fā)出提醒，使得使用者調(diào)整自己的用眼 距離。但是，健康保護(hù)的內(nèi)容是很多的，除了用眼距離之外，還有用 眼時(shí)間、坐姿等方面都需要注意。如果人看屏幕的前傾角過(guò)大，會(huì)造 成脖子和肩勞損，人看屏幕的側(cè)傾角過(guò)大，會(huì)造成脊柱勞損，因此正 確的坐姿對(duì)于健康來(lái)說(shuō)也是非常重要的。僅僅只判斷距離屏幕的距離， 遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到全面保護(hù)健康的目的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供能夠?qū)θ梭w面對(duì)顯示器等電子設(shè)備的健康 狀況提供全面保護(hù)的健康保護(hù)裝置。
根據(jù)第一方面，本發(fā)明提供一種健康保護(hù)裝置，包括 圖像采集模塊，用于采集視頻圖像； 圖像分析模塊，采用圖像自動(dòng)分析方法獲取圖像中的人眼信息； 判定驅(qū)動(dòng)模塊，接收?qǐng)D像分析模塊的人眼信息，根據(jù)該人眼信息 判斷人的健康狀態(tài)，根據(jù)該健康狀態(tài)判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)； 提醒模塊，在所述驅(qū)動(dòng)信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生提醒信息。
優(yōu)選地，圖像采集模塊采用攝像頭。更優(yōu)選采用低分辨率CMOS攝像頭。
在優(yōu)選實(shí)施方案中，圖像分析模塊包括人臉檢測(cè)跟蹤單元，采用人臉檢測(cè)跟蹤方法對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)跟蹤，以及人眼定位跟蹤 單元，采用人眼定位跟蹤方法對(duì)檢測(cè)出人臉的圖^f象進(jìn)行人眼的定位和 跟蹤。
優(yōu)選地，所述人臉檢測(cè)跟蹤單元釆用層次型自適應(yīng)增強(qiáng)
(AdaBoost)算法訓(xùn)練選取微結(jié)構(gòu)(Haar-like )特征組成分類器來(lái)進(jìn) 行人臉檢測(cè)。
在一個(gè)實(shí)施方案中，所述人眼定位跟蹤單元通過(guò)如下方式對(duì)圖像 中的人眼進(jìn)行定位跟蹤
在獲得的人臉位置信息的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)方式確定單眼搜索區(qū) 域，并在所述區(qū)域內(nèi)確定單眼初選位置；
采用眼睛局部特征檢測(cè)器對(duì)可能的單眼位置進(jìn)行判別，根據(jù)判別 結(jié)果為每個(gè)單眼候選位置確定一個(gè)單眼相似度數(shù)值；
在單眼候選位置的相似度基礎(chǔ)上，將雙眼配成雙眼位置候選對(duì)；
采用雙眼區(qū)域檢測(cè)器作為全局約束，對(duì)每個(gè)雙眼區(qū)域進(jìn)行判別，
為其中每個(gè)雙眼候選對(duì)確定一個(gè)雙眼相似度數(shù)值；
根據(jù)雙眼相似度數(shù)值，獲得最終的左眼、右眼特征點(diǎn)位置。 優(yōu)選地，所述圖像分析模塊分析出的人眼信息包括人眼呈現(xiàn)時(shí)間
和/或人眼位置。
在一個(gè)實(shí)施方案中，判定驅(qū)動(dòng)模塊可以包括用眼時(shí)間判定單元， 根據(jù)所述人眼呈現(xiàn)時(shí)間判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
在另一個(gè)實(shí)施方案中，所述判定驅(qū)動(dòng)模塊包括前傾角判定單元， 根據(jù)人眼位置判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
在又一個(gè)實(shí)施方案中，所述判定驅(qū)動(dòng)模塊包括側(cè)傾角判定單元， 根據(jù)人眼位置判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
本發(fā)明中的圖像分析模塊和判定驅(qū)動(dòng)模塊可以由個(gè)人電腦、單片 機(jī)、工控機(jī)實(shí)現(xiàn)。
在優(yōu)選實(shí)施方案中，判定驅(qū)動(dòng)模塊根據(jù)不同健康狀態(tài)產(chǎn)生不同的 驅(qū)動(dòng)信號(hào)。提醒模塊優(yōu)選可以根據(jù)不同的驅(qū)動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生不同的提醒信 息。
根據(jù)第二方面，本發(fā)明還提供了一種實(shí)現(xiàn)健康保護(hù)的方法，該方 法包括
采集圖像；
采用圖像自動(dòng)分析方法獲取圖像中的人眼信息； 根據(jù)所述人眼信息判斷人的健康狀態(tài)，根據(jù)該健康狀態(tài)判定是否 需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)；
在驅(qū)動(dòng)信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生提醒信息。
人眼信息優(yōu)選包括人眼呈現(xiàn)時(shí)間和/或人眼位置。相應(yīng)地，判定健 康狀態(tài)的步驟包括判斷所述人眼呈現(xiàn)時(shí)間是否在預(yù)定范圍，和/或根據(jù) 人眼位置判斷前傾角和/或側(cè)傾角是否在預(yù)定范圍，由此判定是否需要 產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
優(yōu)選地，不同的驅(qū)動(dòng)信號(hào)可以驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生不同的提醒信息。 本發(fā)明提供的健康保護(hù)裝置及其方法，可以對(duì)人體的健康狀態(tài)進(jìn) 行全面的判定，從而更加全面地保障用戶的健康狀態(tài)。


下面結(jié)合

本發(fā)明的具體實(shí)施方案。附圖中
圖l是本發(fā)明的健康保護(hù)裝置的結(jié)構(gòu)圖2是人臉檢測(cè)跟蹤單元對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程圖3是人眼定位跟蹤單元對(duì)圖像進(jìn)行人眼定位的過(guò)程圖4是對(duì)圖像定位出的人眼位置示意圖；以及
圖5是前傾角示意圖。
具體實(shí)施例方式
圖1是本發(fā)明的健康保護(hù)裝置的結(jié)構(gòu)圖。如圖1所示，該裝置包 括圖像采集模塊、圖像分析模塊、判定驅(qū)動(dòng)模塊以及提醒模塊。
圖像采集模塊用來(lái)采集顯示器前場(chǎng)景圖像，將圖像傳送至圖像分 析模塊。圖像采集模塊可以采用任何能獲取圖像的裝置?？紤]到成本， 可以采用攝像頭。優(yōu)選地，在一個(gè)實(shí)施方式中，圖像采集模塊采用分 辨率低的CMOS攝像頭，更優(yōu)選地，攝像頭的鏡頭可以為塑料等其他廉 價(jià)透明材料制成，以進(jìn)一步降低成本。攝像頭采集到圖像之后，傳給 圖像分析模塊。
圖像分析模塊采用人臉檢測(cè)跟蹤和人眼定位跟蹤方法獲取圖像中 人眼信息，送給判定驅(qū)動(dòng)模塊。
判定驅(qū)動(dòng)模塊根據(jù)分析模塊獲取的人眼信息，測(cè)定人的停留時(shí)間 和身體角度，判斷是否符合健康方式，當(dāng)判定到不健康狀態(tài)時(shí)，產(chǎn)生
驅(qū)動(dòng)信號(hào)，驅(qū)動(dòng)提醒模塊產(chǎn)生提醒信息。
圖像分析模塊、判定驅(qū)動(dòng)模塊，實(shí)現(xiàn)的平臺(tái)可以為個(gè)人電腦(PC)，
也可以為任意嵌入式單片機(jī)，工控機(jī)等平臺(tái)。
在一個(gè)實(shí)施方案中，圖像分析模塊包括人臉檢測(cè)跟蹤單元和人眼 定位跟蹤單元，分別實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)跟蹤和人眼定位跟蹤的功能。
現(xiàn)有技術(shù)中已有多種成熟的人臉檢測(cè)跟蹤方法，本領(lǐng)域技術(shù)人員 可以根據(jù)需要在各種流行的人臉檢測(cè)跟蹤方法中進(jìn)行選擇，運(yùn)用在本 發(fā)明的人臉檢測(cè)跟蹤單元中。
在一個(gè)實(shí)施方案中，人臉檢測(cè)跟蹤單元采用中國(guó)專利申請(qǐng)
200510135668. 8 (公開(kāi)號(hào)CN1794264 )中提供的一種視頻序列中人臉 的實(shí)時(shí)檢測(cè)與持續(xù)追蹤的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。該申請(qǐng)公開(kāi)的內(nèi)容通過(guò)援引的 方式納入本說(shuō)明書(shū)中。在該方案中，人臉檢測(cè)跟蹤單元首先搜索和檢 測(cè)圖像中有沒(méi)有人臉出現(xiàn)，然后對(duì)確定出現(xiàn)的人臉進(jìn)行跟蹤。
根據(jù)上述專利申請(qǐng)中提供的方法，本實(shí)施方案中的人臉檢測(cè)跟蹤 單元采用層次型AdaBoost方法訓(xùn)練選取Haar-like孩i結(jié)構(gòu)特征組成分 類器來(lái)進(jìn)行人臉檢測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，人臉檢測(cè)采用AdaBoost理論實(shí)現(xiàn)人 臉檢測(cè)統(tǒng)計(jì)模型的訓(xùn)練，并使用一種類似Harr小波的微結(jié)構(gòu)特征來(lái)表 達(dá)人臉模式，結(jié)合AdaBoost方法，形成一種特征選擇方法，將多個(gè)基 于單個(gè)特征的弱分類器組成一個(gè)強(qiáng)分類器，然后將多個(gè)強(qiáng)分類器聯(lián)合 成一個(gè)完整的人臉檢測(cè)分類器。采用這種層次型多級(jí)分類器可以對(duì)每 幀圖像中有沒(méi)有人臉出現(xiàn)做出初步的判斷。人臉檢測(cè)具體方法可參考 文獻(xiàn)P. Viola and M. Jones. Robust real time object detection. IEEE ICCV Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision, Vancouver, Canada, July 13， 2001中的方法。
在初步檢測(cè)到有人臉出現(xiàn)后，則在接下來(lái)的n幀圖像中預(yù)跟蹤這 些人臉，并對(duì)后續(xù)n幀圖像中跟蹤的人臉進(jìn)行人臉檢測(cè)驗(yàn)證，判斷前 面的檢測(cè)結(jié)果是否是真的人臉。其中n可以等于l，也可以大于l。
圖2示出了上述人臉檢測(cè)跟蹤單元對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程。在步 驟100由攝像頭獲取圖像之后，圖像被傳送至圖像分析模塊，由其中 的人臉檢測(cè)跟蹤單元進(jìn)行搜索和檢測(cè)。首先在步驟200，利用上述的 層次型多級(jí)分類器對(duì)圖像進(jìn)行初步檢測(cè)，在步驟202對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行 判斷，若檢測(cè)發(fā)現(xiàn)圖像中沒(méi)有人臉，則回到步驟200繼續(xù)對(duì)下一幀圖
像進(jìn)行檢測(cè)；若在圖像中檢測(cè)到了一個(gè)或多個(gè)人臉，則進(jìn)入步驟204， 在接下來(lái)的n幀圖像中對(duì)出現(xiàn)的人臉進(jìn)行預(yù)跟蹤。在步驟206對(duì)預(yù)跟 蹤結(jié)果進(jìn)行判斷，若在接下來(lái)的n幀中原位置上人臉不再出現(xiàn)，則認(rèn) 為并沒(méi)有真正的人臉出現(xiàn)，回到步驟200對(duì)接下來(lái)的圖像重新進(jìn)行初 步檢測(cè)；若連續(xù)n幀在某位置上都有人臉出現(xiàn)，則確認(rèn)出現(xiàn)了人臉， 進(jìn)入步驟300，開(kāi)始跟蹤該人臉。
跟蹤過(guò)程中，采用均值漂移(Mean shift)算法得到下一幀中的匹 配結(jié)果，并得到其與前一幀人臉圖像的相似度。若相似度低于某闊值， 則認(rèn)為沒(méi)有跟蹤到人臉，若相似度高于該閾值，認(rèn)為跟蹤到人臉。為 了進(jìn)一步避免跟蹤到背景上，每隔p幀對(duì)跟蹤到的人臉進(jìn)行檢測(cè)驗(yàn)證， 如果連續(xù)q次都無(wú)法驗(yàn)證到人臉的存在，則認(rèn)為跟蹤到背景，結(jié)束跟 蹤過(guò)程，回到步驟200對(duì)圖像重新開(kāi)始全圖檢測(cè)。其中p， q為大于零 的整數(shù)，較優(yōu)的p取2-10， q取3-8。
一種可行的檢測(cè)驗(yàn)證實(shí)施方案為假定當(dāng)前跟蹤到的人臉區(qū)域?yàn)?R(x，y，W，H)，其中x為人臉中心橫坐標(biāo)，y為人臉中心縱坐標(biāo)，W為人 臉區(qū)域?qū)挾?，H為人臉區(qū)域高度。設(shè)定搜索區(qū)域?yàn)镾R(x， y, SW， SH)， 其中SW為搜索區(qū)域?qū)挾龋襍W=W*SSR， SH為搜索區(qū)域高度，且 SH=H*SSR,其中SSR為設(shè)定的常數(shù)， 一般為0. 5-2. O之間的一個(gè)數(shù)。 搜索人臉寬度范圍為[W^1,WW2]， U1，U2為常數(shù)，且U1為0-1.0之 間的一個(gè)數(shù)，而U2為1. 0到2. 0之間的一個(gè)數(shù)。則采用人臉檢測(cè)模型， 在區(qū)域SR內(nèi)，對(duì)大小在n^Ul，bU2]范圍內(nèi)的人臉檢測(cè)檢測(cè)，如果能 夠檢測(cè)到，則認(rèn)為該跟蹤結(jié)果能夠通過(guò)人臉檢測(cè)驗(yàn)證，否則，認(rèn)為無(wú) 法通過(guò)人臉檢測(cè)驗(yàn)證。
若在檢測(cè)步驟中檢測(cè)到了多個(gè)人臉，人臉檢測(cè)跟蹤單元根據(jù)人臉 所在區(qū)域?yàn)槊總€(gè)人臉給出唯一的ID，并對(duì)每個(gè)人臉進(jìn)行跟蹤。如果在 下幀圖像中跟蹤到某個(gè)人臉，則更新該人臉對(duì)應(yīng)的結(jié)束時(shí)間為當(dāng)前時(shí) 間，如果未跟蹤到某個(gè)人臉，則不更新該人臉的結(jié)束時(shí)間。這樣人臉 檢測(cè)跟蹤單元可以得出每個(gè)ID對(duì)應(yīng)人的人臉呈現(xiàn)持續(xù)時(shí)間。
在人臉檢測(cè)跟蹤單元檢測(cè)出人臉位置的基礎(chǔ)上，人眼定位跟蹤單 元對(duì)檢測(cè)出人臉的圖像進(jìn)行人眼的定位和跟蹤。具體來(lái)說(shuō)，在圖2的 步驟206判斷得出確定有人臉出現(xiàn)的結(jié)論之后，在對(duì)該人臉進(jìn)行跟蹤 的同時(shí)，用人眼定位跟蹤方法對(duì)人眼信息進(jìn)行分析，定位出人眼的位
置并進(jìn)行跟蹤。
現(xiàn)有技術(shù)中已有多種面部特征定位識(shí)別的方法，如基于幾何特征 的人臉正面圖像特征提取方法、基于先驗(yàn)?zāi)０宓娜四樚卣魈崛》椒ā?br> 基于KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)方法的人臉特征點(diǎn)跟蹤方法等等。本 領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，選擇適合的方法應(yīng)用于 人眼定位跟蹤單元，以實(shí)現(xiàn)面部特征中人眼的定位識(shí)別以及跟蹤。
在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施方案中，人眼定位跟蹤單元可以采用中國(guó)專利申 請(qǐng)200610011673. 2 (/>開(kāi)號(hào)CN1822024 )中提供的眼睛定位方法，該 申請(qǐng)公開(kāi)的內(nèi)容通過(guò)援引的方式納入本說(shuō)明書(shū)中。圖3是根據(jù)該方法， 人眼定位跟蹤單元對(duì)圖像進(jìn)行人眼定位的過(guò)程圖。
如圖3所示，首先在步驟301，在人臉圖像檢測(cè)獲得人臉位置信息 的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)的方式確定左眼搜索區(qū)域和右眼搜索區(qū)域，并在 所述區(qū)域內(nèi)分別確定左眼與右眼初選位置。
在步驟302，采用眼睛局部特征檢測(cè)器對(duì)所有可能的單個(gè)眼睛位 置進(jìn)行判別，根據(jù)判別結(jié)果為每個(gè)單眼候選位置確定一個(gè)單眼相似度 數(shù)值。也就是說(shuō)，在所述左眼與右眼搜索區(qū)域內(nèi)，分別采用左眼局部 特征檢測(cè)器與右眼局部特征檢測(cè)器，對(duì)所述確定的左眼區(qū)域與右眼區(qū) 域分別進(jìn)行判別，為其中每個(gè)左眼初選位置與右眼初選位置確定一個(gè) 左眼相似度數(shù)值與右眼相似度數(shù)值。
在步驟303，在單眼候選位置的相似度基礎(chǔ)上，將雙眼配成雙眼 位置候選對(duì)。具體來(lái)說(shuō)，從所有左眼初選位置與右眼初選位置中，分 別選擇相似度數(shù)值最大的前^個(gè)位置作為左眼候選位置和右眼候選位 置，并將所有左眼和右眼候選位置配成雙眼候選對(duì)，以每一個(gè)候選對(duì) 為基準(zhǔn)確定雙眼區(qū)域。該W'的大小可由人眼定位跟蹤單元的系統(tǒng)預(yù)先 設(shè)定。
在步驟304,采用雙眼區(qū)域檢測(cè)器作為全局約束，對(duì)所述每一個(gè) 雙眼區(qū)域進(jìn)行判別，為其中每個(gè)雙眼候選對(duì)確定一個(gè)雙眼相似度數(shù)值。
最后在步驟305，根據(jù)雙眼相似度數(shù)值，獲得最終的左眼、右眼特 征點(diǎn)位置。通常做法是，選擇雙眼相似度數(shù)值最大的前M'個(gè)雙眼候選 對(duì)，對(duì)其中的所有左眼候選位置與所有右眼候選位置分別計(jì)算平均值， 作為左眼特征點(diǎn)位置與右眼特征點(diǎn)位置。同樣，該^的數(shù)值也可由系 統(tǒng)預(yù)先設(shè)定。
在對(duì)人眼進(jìn)行特征定位之后，就可以在后續(xù)圖像中對(duì)該人眼進(jìn)行 跟蹤。
運(yùn)用了上述的人臉檢測(cè)跟蹤和人眼定位跟蹤方法，圖像分析模塊 可以對(duì)圖像進(jìn)行人臉信息、人眼信息的分析處理，得出所需的人眼信 息。在一個(gè)實(shí)施方案中，該人眼信息包括人眼呈現(xiàn)時(shí)間和人眼位置信 息。由于人眼呈現(xiàn)時(shí)間和人臉呈現(xiàn)時(shí)間相等，可以在上述用人臉檢測(cè) 跟蹤單元對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤的過(guò)程中，用人臉結(jié)束時(shí)間減去開(kāi)始時(shí)間得 出人臉呈現(xiàn)時(shí)間t，并認(rèn)為該值等同于人眼呈現(xiàn)時(shí)間。人眼呈現(xiàn)時(shí)間 也可由人眼定位跟蹤單元對(duì)圖像中的人眼進(jìn)行定位以后，通過(guò)跟蹤得
出其呈現(xiàn)時(shí)間。 一種計(jì)算某個(gè)人臉呈現(xiàn)時(shí)間的實(shí)施方案為當(dāng)?shù)谝淮?檢測(cè)到某人臉后，將當(dāng)時(shí)時(shí)間設(shè)定為該人臉的開(kāi)始呈現(xiàn)時(shí)間，每當(dāng)再 次檢測(cè)或跟蹤到該人臉時(shí)，更新該人臉的結(jié)束呈現(xiàn)時(shí)間為當(dāng)前時(shí)間， 則該人臉的呈現(xiàn)時(shí)間為開(kāi)始呈現(xiàn)時(shí)間減去結(jié)束呈現(xiàn)時(shí)間。 一種計(jì)算某 個(gè)人眼呈現(xiàn)時(shí)間的實(shí)施方案為當(dāng)?shù)谝淮螜z測(cè)到某人眼后，將當(dāng)時(shí)時(shí) 間設(shè)定為該人眼的開(kāi)始呈現(xiàn)時(shí)間，每當(dāng)再次檢測(cè)或跟蹤到該人眼時(shí)， 更新該人眼的結(jié)束呈現(xiàn)時(shí)間為當(dāng)前時(shí)間，則該人眼的呈現(xiàn)時(shí)間為開(kāi)始 呈現(xiàn)時(shí)間減去結(jié)束呈現(xiàn)時(shí)間。
人眼位置信息包括人眼距離攝像頭或顯示器的距離d以及在采集 的圖像中左右眼各自的位置坐標(biāo)。人眼距離顯示器的距離d可通過(guò)現(xiàn) 有技術(shù)由檢測(cè)的圖像中分析得出，如中國(guó)專利公開(kāi)號(hào)CN101033955中 公開(kāi)的計(jì)算d的方法。圖4示出獲取的圖像中人眼的定位坐標(biāo)。在如 圖所示建立的坐標(biāo)系中，左右眼橫縱坐標(biāo)分別為(力)，(^，凡) (該圖中左邊位置的人眼對(duì)應(yīng)真實(shí)的右眼，左右眼的標(biāo)注按照真實(shí)人 眼進(jìn)行)。
圖像分析模塊得出人眼信息后，將這些信息傳送給判定驅(qū)動(dòng)模塊， 判定驅(qū)動(dòng)模塊根據(jù)所述人眼信息來(lái)判定人的健康狀態(tài)。在一個(gè)實(shí)施方 案中，判定驅(qū)動(dòng)模塊包括用眼時(shí)間判定單元，前傾角判定單元和側(cè)傾 角判定單元。在另外的實(shí)施方案中，判定驅(qū)動(dòng)模塊可以根據(jù)需要包括 以上單元中的一個(gè)或多個(gè)。
用眼時(shí)間判定單元將人眼呈現(xiàn)時(shí)間t與閾值t進(jìn)行比較。若t^r，
則認(rèn)為用眼時(shí)間過(guò)久，發(fā)出用眼時(shí)間警告的驅(qū)動(dòng)信號(hào)給提醒模塊；若 t〈T，則不進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。所述的閾值T可由系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定，也可由用戶根
據(jù)需要自己設(shè)定或改變。若圖像分析模塊檢測(cè)跟蹤到了多個(gè)人臉，傳 送了多個(gè)人眼呈現(xiàn)時(shí)間給判定驅(qū)動(dòng)模塊，則用眼時(shí)間判定單元可以將
各人眼呈現(xiàn)時(shí)間分別與閾值T進(jìn)行比較，只要其中一個(gè)人眼呈現(xiàn)時(shí)間 在閾值T以上，則發(fā)出驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
前傾角判定單元根據(jù)圖像分析模塊得出的人眼位置坐標(biāo)判定人在 顯示屏前面的前傾角是否在健康范圍之內(nèi)。圖5示出前傾角的示意圖。 如圖所示，E點(diǎn)為眼睛位置在顯示器平面的投影點(diǎn)，d為人眼距離顯示 器的距離，yE為人眼在顯示器平面縱向上的距離。假定在一般情況下， 圖像采集模塊的成像器件的成像平面平行于顯示器，且成像器件與顯 示器的相對(duì)位置保持不變，那么近似認(rèn)為yE與圖像采集模塊得到的圖 像中眼睛的縱坐標(biāo)位置成比例，參考圖4，即ye正比于(乃+力)/2 。 當(dāng)成像平面與顯示器不平行時(shí)可以得到近似結(jié)果。根據(jù)圖像分析模塊 的分析結(jié)果可得知眼睛距離屏幕的距離d，那么可以認(rèn)為人眼在看顯 示器時(shí)候的前傾角&M滿足
tan(^0=(力+力)/2d
^ = arctan ((力+力)/2d) 公式(1)
在一個(gè)實(shí)施方案中，前傾角判定單元根據(jù)公式(1)計(jì)算得出前傾 角^，判斷該角度是否在健康的前傾角范圍Lx]之內(nèi)，如果 6W>LX，則前傾角太大，說(shuō)明使用者眼睛位置太高，需要調(diào)低，如果 U<《min，則說(shuō)明使用者眼睛位置太低，需要調(diào)高。健康傾角最小值^， 最大值^的設(shè)定可以根據(jù)健康方面的研究結(jié)論給定，也可以由用戶根 據(jù)個(gè)人習(xí)慣設(shè)定。
在另一個(gè)實(shí)施方案中，對(duì)公式(1)進(jìn)行簡(jiǎn)化。在小角度情況下， 近似認(rèn)為
《冊(cè)=tan= ( ^ +力)/2d 公式(2 )
因此在該實(shí)施方案中，根據(jù)公式(2)計(jì)算得出前傾角，然后與預(yù)先設(shè) 定的前傾角范圍進(jìn)行比較。
在又一個(gè)實(shí)施方案中，對(duì)公式(2)進(jìn)行進(jìn)一步簡(jiǎn)化?？紤]到一般 人離顯示器的距離都在一個(gè)較小的范圍之內(nèi)，通常是50cm左右，因此 可以近似認(rèn)為距離d為一個(gè)定值。在這種情況下，僅僅考慮圖像中人 眼的縱坐標(biāo)^ +力就可得出前傾角是否過(guò)大的結(jié)論。所以，在簡(jiǎn)化的
方法中，可以僅僅將雙眼縱坐標(biāo)的平均值y，或者更簡(jiǎn)單地僅僅將其
中一只眼的縱坐標(biāo)與健康前傾角縱坐標(biāo)范圍[Am, y,]進(jìn)行比較，當(dāng)
y〉y,時(shí)，則說(shuō)明使用者眼睛位置太高，需要調(diào)低，如果y〈厶'n,則說(shuō) 明使用者眼睛位置太低，需要調(diào)高。
側(cè)傾角判定單元根據(jù)得到的圖像中人眼位置坐標(biāo)判定人在顯示屏 前面的側(cè)傾角是否在健康范圍之內(nèi)。為得出該側(cè)傾角，近似認(rèn)為人眼 與水平方向的夾角約等于人脊柱的側(cè)傾角。參考圖4所示的人眼定位 圖可以得出，雙眼與水平方向之間的夾角^滿足 tan(^)-(乃-力)/ ( )
^-arctan((力-力)/ ( ^-,')) 公式(3)
在一個(gè)實(shí)施方案中，側(cè)傾角判定單元根據(jù)公式(3)計(jì)算得出側(cè)傾 角fe，判斷該角度是否在健康的側(cè)傾角范圍[Qmin， Qmax]之內(nèi)，如果 ^〉Qmax，則真實(shí)左眼位置偏高，右傾太嚴(yán)重，需要向左調(diào)整，如果 ^〈Qmin，則說(shuō)明左傾太嚴(yán)重，需要向右調(diào)整。健康傾角最小值Qmin， 最大值Qmax的設(shè)定可以根據(jù)健康方面的研究結(jié)論給定，也可以由用戶 根據(jù)個(gè)人習(xí)慣設(shè)定。
在小角度情況下，也可以對(duì)公式(3)進(jìn)行簡(jiǎn)化，得出 《見(jiàn)=tan(^) = (y' —y' ) / ) 公式(4)
因此在另一實(shí)施方案中，也可以根據(jù)公式(4)計(jì)算側(cè)傾角，再將該角 度與健康角度范圍進(jìn)行比較。在進(jìn)一步簡(jiǎn)化的方法中，認(rèn)為人兩眼之 間的距離近似為定值，因此，可以僅僅根據(jù)兩眼縱坐標(biāo)之差來(lái)判定側(cè) 傾角是否在健康范圍。
在優(yōu)選的實(shí)施方案中，前傾角判定單元和/或側(cè)傾角判定單元判斷 出前傾角和/或側(cè)傾角不在健康范圍時(shí)，并不立即驅(qū)動(dòng)提醒模塊產(chǎn)生提 醒，而是將不健康狀態(tài)的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間均設(shè)定為當(dāng)前時(shí)間，若 后續(xù)圖像給出的人眼位置仍然處在不健康狀態(tài)，則更新結(jié)束時(shí)間，由 此得出不健康狀態(tài)持續(xù)時(shí)間。當(dāng)不健康狀態(tài)持續(xù)時(shí)間超過(guò)某闊值時(shí)， 才產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)，驅(qū)動(dòng)提醒模塊。該閾值可由系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定，也可由 用戶自己設(shè)定或者修改。
提醒模塊可以為任意能夠產(chǎn)生聲音、圖像等提醒人注意信息的裝 置，包括音頻輸出接口，用于驅(qū)動(dòng)音箱、耳機(jī)；也包括各類顯示器用 于顯示提醒信息。提醒的內(nèi)容可以為聲音提醒，或者由顯示器顯示出 有提示意義的圖像和委婉的語(yǔ)句等。由于判定驅(qū)動(dòng)模塊對(duì)多個(gè)不同的健康內(nèi)容進(jìn)行判定，產(chǎn)生不同的驅(qū)動(dòng)信號(hào)，因此優(yōu)選地，提醒模塊可 以根據(jù)不同的驅(qū)動(dòng)信號(hào)發(fā)出不同的提醒內(nèi)容。例如，對(duì)于用眼時(shí)間過(guò) 長(zhǎng)，就由提醒模塊暫時(shí)將顯示器顯示內(nèi)容設(shè)置為屏幕保護(hù)，并放出音 樂(lè)促使用戶休息眼睛，對(duì)于傾角過(guò)大，由顯示器上顯示出提醒語(yǔ)句等
等。優(yōu)選地，提醒的方式和內(nèi)容可以由用戶i殳定。
以上對(duì)本發(fā)明的具體描述旨在說(shuō)明具體實(shí)施方案的實(shí)現(xiàn)方式，不 能理解為是對(duì)本發(fā)明的限制。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在本發(fā)明的教導(dǎo)下， 可以在詳述的實(shí)施方案的基礎(chǔ)上做出各種變體，這些變體均應(yīng)包含在 本發(fā)明的構(gòu)思之內(nèi)。本發(fā)明所要求保護(hù)的范圍僅由所述的權(quán)利要求書(shū) 進(jìn)行限定。
權(quán)利要求
1.一種健康保護(hù)裝置，包括圖像采集模塊，用于采集視頻圖像；圖像分析模塊，采用圖像自動(dòng)分析方法獲取圖像中的人眼信息；判定驅(qū)動(dòng)模塊，接收?qǐng)D像分析模塊的人眼信息，根據(jù)該人眼信息判斷人的健康狀態(tài)，根據(jù)該健康狀態(tài)判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)；提醒模塊，在驅(qū)動(dòng)信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生提醒信息。
2. 權(quán)利要求1的健康保護(hù)裝置，其中圖像分析模塊包括人臉檢測(cè) 跟蹤單元，釆用人臉檢測(cè)跟蹤方法對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)跟蹤，以 及人眼定位跟蹤單元，采用人眼定位跟蹤方法對(duì)檢測(cè)出人臉的圖像進(jìn) 行人眼的定位和跟蹤。
3. 權(quán)利要求2的健康保護(hù)裝置，其中所述人臉檢測(cè)跟蹤單元釆用 層次型AdaBoost方法訓(xùn)練選取Haar-like微結(jié)構(gòu)特征組成分類器來(lái)進(jìn) 行人臉檢測(cè)。
4. 權(quán)利要求2的健康保護(hù)裝置，其中所述人眼定位跟蹤單元通過(guò) 如下方式對(duì)圖像中的人眼進(jìn)行定位跟蹤在獲得的人臉位置信息的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計(jì)方式確定單眼搜索區(qū) 域，并在所述區(qū)域內(nèi)確定單眼初選位置；采用眼睛局部特征檢測(cè)器對(duì)可能的單眼位置進(jìn)行判別，根據(jù)判別 結(jié)果為每個(gè)單眼候選位置確定一個(gè)單眼相似度數(shù)值；在單眼候選位置的相似度基礎(chǔ)上，將雙眼配成雙眼位置候選對(duì)； 采用雙眼區(qū)域檢測(cè)器作為全局約束，對(duì)每個(gè)雙眼區(qū)域進(jìn)行判別，為其中每個(gè)雙眼候選對(duì)確定一個(gè)雙眼相似度數(shù)值；根據(jù)雙眼相似度數(shù)值，獲得最終的左眼、右眼特征點(diǎn)位置。
5. 權(quán)利要求1的健康保護(hù)裝置，其中所述圖像分析模塊分析出的 人眼信息包括人眼呈現(xiàn)時(shí)間，所述判定驅(qū)動(dòng)模塊包括用眼時(shí)間判定單 元，根據(jù)所述人眼呈現(xiàn)時(shí)間判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
6. 權(quán)利要求1的健康保護(hù)裝置，其中所述圖像分析模塊分析出的 人眼信息包括人眼位置。
7. 權(quán)利要求6的健康保護(hù)裝置，其中所述判定驅(qū)動(dòng)模塊包括前傾 角判定單元，根據(jù)所述人眼位置判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
8. 權(quán)利要求7的健康保護(hù)裝置，其中所述前傾角判定單元根據(jù)人眼位置的縱坐標(biāo)判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
9. 權(quán)利要求6的健康保護(hù)裝置，其中所述判定驅(qū)動(dòng)模塊包括側(cè)傾 角判定單元，根據(jù)所述人眼位置判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
10. 權(quán)利要求9的健康保護(hù)裝置，其中所述側(cè)傾角判定單元根據(jù)人 眼位置中雙眼縱坐標(biāo)之差和橫坐標(biāo)之差的比值判定是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng) 信號(hào)。
11. 權(quán)利要求1的健康保護(hù)裝置，其中所述判定驅(qū)動(dòng)模塊當(dāng)判斷到 不健康狀態(tài)持續(xù)時(shí)間超過(guò)某閾值時(shí)，產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)，驅(qū)動(dòng)提醒模塊。
12. —種實(shí)現(xiàn)健康保護(hù)的方法，該方法包括采集圖像；采用圖像自動(dòng)分析方法獲取圖像中的人眼信息； 根據(jù)所述人眼信息判斷人的健康狀態(tài)，根據(jù)該健康狀態(tài)判定是否 需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)；在驅(qū)動(dòng)信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)生提醒信息。
13. 權(quán)利要求12的方法，其中所述圖像自動(dòng)分析方法包括采用層 次型AdaBoost方法訓(xùn)練選取Haar-like微結(jié)構(gòu)特征組成分類器來(lái)進(jìn)行 人臉檢測(cè)，在檢測(cè)到人臉的圖像中用人眼定位跟蹤方法獲取人眼信息。
14. 權(quán)利要求12的方法，其中所述人眼信息包括人眼呈現(xiàn)時(shí)間，圍。
15. 權(quán)利要求12的方法，其中所述人眼信息包括人眼位置。
16. 權(quán)利要求15的方法，其中所述判斷健康狀態(tài)的步驟包括根據(jù) 人眼位置判斷前傾角是否在預(yù)定范圍。
17. 權(quán)利要求16的方法，其中所述判斷前傾角是否在預(yù)定范圍的 步驟包括根據(jù)人眼位置的縱坐標(biāo)進(jìn)行判斷。
18. 權(quán)利要求15的方法，其中所述判斷健康狀態(tài)的步驟包括根據(jù) 人眼位置判斷側(cè)傾角是否在預(yù)定范圍。
19. 權(quán)利要求18的方法，其中所述判斷側(cè)傾角是否在預(yù)定范圍的 步驟包括根據(jù)人眼位置中雙眼縱坐標(biāo)之差與橫坐標(biāo)之差的比值進(jìn)行判 斷。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種健康保護(hù)裝置，包括圖像采集模塊，用以采集圖像；圖像分析模塊，采用圖像自動(dòng)分析方法獲取圖像中的人眼信息；判定驅(qū)動(dòng)模塊，根據(jù)該人眼信息判斷人的健康狀態(tài)，判斷是否需要產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)信號(hào)；提醒模塊，在驅(qū)動(dòng)信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下發(fā)出提醒信息。本發(fā)明還提供了實(shí)現(xiàn)上述健康保護(hù)裝置的方法。根據(jù)本發(fā)明的裝置及其方法可以全面預(yù)防不良坐姿和不良習(xí)慣，全面保護(hù)身體健康。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101178769SQ20071017902
公開(kāi)日2008年5月14日 申請(qǐng)日期2007年12月10日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月10日
發(fā)明者鄧亞峰 申請(qǐng)人:北京中星微電子有限公司