Projek ini adalah tentang pembangunan sistem untuk mengesan keadaan ciri-ciri wajah berdasarkan
Model Penampilan Aktif (AAM) yang cukup cepat untuk dilaksanakan dalam masa benar
bagi mengesan kewaspadaan pemandu. Untuk mengesan wajah pemandu dalam keadaan
gelap ataupun pencahayaan redup, kita boleh menggunakan kamera inframerah, yang menangkap
urutan gambar dalam video skala kelabu. Bagaimanapun, disebabkan oleh AAM dapat juga
diterapkan dalam skala kelabu dan juga gambar berwarna dengan menggunakan kamera biasa,
maka kamera jenis ini digunakan di dalam projek ini. Untuk menggunakan AAM, kita perlu membina
AAM dengan menanda sejumlah gambar, kemudian dilatih dengan menerapkan Analisis
Komponen Utama kepada bentuk, tekstur, dan model gabungan untuk mengurangkan jumlah
parameter. Setelah model siap dibina, maka model akan dipadankan ke wajah imej masukan.
Untuk memadankannya kepada wajah imej masukan, algoritma pengesanan wajah AdaBoost digunakan
untuk mengesan kawasan wajah. Ini kemudiannya disusuli dengan menerapkan iteratif
pembaikan AAM kepada model tersebut. Setelah model dipadankan dengan wajah, keadaan ciriciri
wajah dikesan dengan mengira perbezaan di antara koordinat ciri-ciri yang telah dipadankandengan data model bentuk.
_____________________________________________________________________________________
This project is about the development of a system to detect the state of facial features based
on Active Appearance Model (AAM) that is fast enough to be implemented in real-time processing
to detect the driver’s vigilance. To detect the driver’s face in dark or dim lighting condition, we
can use infrared camera, which takes image sequence in grayscale video. However, since the
current AAM can be applied in grayscale and even color images using normal cameras, this
project concentrates only on this type of camera. To use AAM, we need to construct the AAM by
hand-marking a number of images, then train it by applying Principal Component Analysis to the
shape, texture, and the combined model to reduce the number of parameters. After the model
has been built, it is fitted to the face of the input image. To fit it onto the face of input image,
AdaBoost face detection algorithm is implemented to detect the face region. Subsequently, AAM
iterative model refinement is applied to the model. After fitting the model to the face, the facial
features state is recognized by calculating the difference between the fitted features coordinate
and the shape model data.
xi
development of a system to detect the state of facial features based on Active Appearance Model (AAM) that is fast enough to be implemented in real-time processing to detect the driver’s vigilance; detect the driver’s face in dark or dim lighting condition; infrared camera, which takes image sequence in grayscale video