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摘　　要

随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展，微表情是人类获取、表达和传递信息的重要手段。通过对图像微表情的提取与识别，可以用于交通安全驾驶的目的。本文设计与开发了一款驾驶员表情检测原型系统，主要完成工作包括:

(1)图像微表情识别的分析与设计:通过对系统的业务需求分析以及功能需求分析确定了系统的功能架构组成，并对系统进行了安全性设计。

(2)图像微表情识别的实现的方法:主要是让图像微表情识别功能满足实现过程中用户的各种需求，促进该原型系统面向实际应用分析场景。

关键词：图像微表情识别；Python；MYSQL数据库

目  录

第一章  概述

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3本章小结 3

第二章  开发平台及工具的选择

2.1网站的开发环境

2.4网站所使用的技术

2.5基于python图像微表情预处理

本章小结 9

第三章  系统分析 10

3.1 系统功能分析 10

3.2 可行性分析 10

3.3 需求分析 11

3.4 业务流程分析 12

3.5 数据流程分析 12

本章小结 16

第四章  系统分析 17

4.1 系统功能设计 17

4.2 数据库设计 18

4.3 用户端设计 21

文章小结 24

第五章  系统实验与分析 25

5.1 系统测试 25

5.2 测试结论 27

本章小结 28

总结 29

致谢 30

参考文献 31

毕业设计小结 32

2.4网站所使用的技术

网站的技术是网站建设的重要组成部分，其中Python是一个非常流行和强大的技术。Python是一个面向计算机视觉与机器学习的跨平台程序库，适用于 Linux, Windows, Android, Mac OS等多个操作系统。它的轻量级和高效性通过一组 C函数以及少数 C++类来构建，并为 Python、 Ruby、 MATLAB等语言提供接口，从而实现了许多在图像微表情处理、计算机视觉等领域的通用算法。

Python是一种以 C++为基础的编程语言，它拥有 C++、 Python、 Java、 Matlab等多个接口，并且对视窗、 Linux、安卓、 Mac OS等操作系统都有很好的支持。Python的主要用途是在实时可视化的应用程序中，在可用时利用 MMX和 SSE的指令来提升操作的效率。除此之外，Python也提供对于C#、Ch、Ruby，GO等语言的支持，使得Python在不断扩展其应用领域的同时，也能够更好地适应各种开发需求。

因此，选择Python作为网站技术是一个非常明智的决定，因为它不仅能够提高网站的性能和效率，还能够扩大网站的应用范围，满足不同用户的需求。

2.5基于python图像微表情预处理 

视觉技术是一种在复杂环境下使用的技术，由于光照的变化，其场景中的各种环境因素会极大地影响到视频采集装置的性能。环境因素会导致获取到的微表情数据质量下降，噪点的出现是无法避免的，这给动态微表情数据的提取和提取带来极大的影响。当获取视频帧图像微表情之后需对其数据进行预处理，通常有平滑度滤波处理、图像微表情填充、图像微表情背景更新等。

2.5.1平滑度滤波处理

在微表情的视频图像中，噪点是一个难以避免的问题。噪点会影响微表情的精度与质量，所以必须对微表情进行有效地处理，以降低噪声的影响。本文介绍了一种用于噪声处理的平滑滤波算法，该算法能有效地改善图像中的微表情，并对其进行了分析，可以有效提高图像微表情的质量和准确性。

平滑度滤波处理有两种方式，即线性和非线性方式。线性模式的处理器虽然计算简单、快速，但由于线性模式仅能实现整体的光滑，且不能保持图像的细节，会造成处理后的微表情不明显。而采用非线性方法，虽然噪声抑制效果更好，且保持了信号的局域特性，但其计算速度较慢。

在平滑化处理中，最常见的是均值化、高斯化和中值化合。其中，均值滤波是最基础的一种平滑滤波算法，它用相邻象素的平均值代替象素的数值，从而达到减小噪点的目的。高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，它通过对像素的加权平均值来减小噪点，权值随着像素与中心像素之间的距离而逐渐减小。中值滤波是一种非线性平滑滤波方法，它通过对像素的中值进行替换来减小噪点，能够更好地保留图像的细节信息。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的平滑度滤波方法。对于需要快速处理的情况，可以采用线性方式进行平滑度滤波处理；对于需要更好的噪点减小效果和图像细节保留的情况，可以选择非线性方式进行平滑度滤波处理。同时，也可以结合不同的平滑度滤波方法进行处理，以达到更好的效果。

2.5.2图像微表情填充

在对帧图像微表情进行处理时，常常需要对微表情进行填充，以提高微表情的质量和准确性。常用的填充方法包括检测边缘填充法和腐蚀膨胀法。

检测边缘填充法是一种常用的微表情填充方法，它通过边缘检测方法来识别微表情的轮廓，然后利用形态学的漫水填充法进行填充。这种方法能够有效地填充微表情的空洞和缺陷，提高微表情的质量和准确性。

另一种常用的微表情填充方法是腐蚀膨胀法。这种方法主要是由于摄像机的性能等问题导致微表情出现了一些细节缺失或者是噪点等问题。腐蚀膨胀法可以通过对微表情进行腐蚀和膨胀操作，来填充微表情的细节缺失和噪点，从而提高微表情的质量和准确性。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的微表情填充方法。对于微表情的空洞和缺陷较多的情况，可以采用检测边缘填充法进行填充；对于微表情的细节缺失和噪点较多的情况，可以选择腐蚀膨胀法进行填充。同时，也可以结合不同的填充方法进行处理，以达到更好的效果。

2.5.3实时背景更新

在进行图像微表情检测之前，需要对背景图像进行确定和初始化处理，以便后续的微表情差分计算能够获得最佳的前景效果。实时背景更新是一种常用的背景初始化方法，它可以在检测过程中根据算法对背景进行实时更新，以适应不同的环境和场景。

在进行微表情差分时，首先要按照设定的方式确定第一帧背景的图像微表情，并将其指定为第一张背景图片。在检测阶段，依据该算法，实时地更新了背景。其流程为：判断和读取影像中的微表情是否为第一帧；对 Python算法进行了分析，将处理的图像微表情转化为单道灰度值；采用高斯光滑法对实时获取的微表情进行去噪点；最后，利用形态学方法对噪点进行滤波，以获得更加准确和清晰的微表情结果。

实时背景更新是一种重要的技术手段，它可以有效地提高微表情检测的准确性和稳定性。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的背景初始化方法，并结合其他技术手段进行综合处理，以获得最佳的微表情检测效果。

2.6开发软件和浏览器选择

开发软件和浏览器两个方面。我选择了PyCharm作为网站的开发软件，这是一个拥有综合代码编辑，调试，测试能力的 功能强大的Python集成开发环境，以及便捷的版本控制和项目管理工具，大大提高了开发效率和代码质量。同时，我们选用谷歌浏览器作为网站的测试浏览器，这是一款流行的现代化浏览器，具有良好的兼容性和优秀的性能，能够确保网站在各种设备和操作系统上的稳定性和用户体验。通过这些开发环境的选择，我们能够更加高效地实现网站的开发和测试，确保网站的质量和可靠性。

3.4 业务流程分析

该模块使用一个简单的图形来描述业务流动、工作流以及信息处理的流动方向，以此为基础对业务流动方向进行了描述。

业务流程图如图3.1所示：

3.5.1 第一层数据流程图

3.5.2 第二层数据流程图 

4.2.1 概念结构设计

通过上述对系统分析对数据库进行结构设计，系统整体E-R图如图4.3所示：

4.3.3识别结果功能

微表情识别的识别结果界面功能包括：可以查看识别结果信息等。该微表情识别的识别微笑结果，界面如图4-9-1所示：

注：仅展示部分文档内容和系统截图，需要完整的视频、代码、文章和安装调试环境请私信up主。