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专利名称 | 基于TMS320DM642平台的瞳孔测谎仪 |
申请号 | CN201120515490.0 | 申请日期 | 2011-12-12 |
法律状态 | 权利终止 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | | 公开/公告号 | |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | A61B5/16 | IPC分类号 | A;6;1;B;5;/;1;6;;;A;6;1;B;5;/;1;1查看分类表>
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申请人 | 张占强;孟克其劳 | 申请人地址 | 内蒙古自治区呼和浩特市金川开发区内蒙古工业大学信息工程学院
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权利人 | 张占强,孟克其劳 | 当前权利人 | 张占强,孟克其劳 |
发明人 | 张占强;孟克其劳 |
代理机构 | 暂无 | 代理人 | 暂无 |
摘要
本实用新型的目的是,建立一种新型的测谎仪——瞳孔测谎仪。现有的测谎仪,是通过对测试对象的皮肤电反应、呼吸波和脉搏波等生理参量变化的测试图谱,判断其心理状况,对于掌握反测谎技术的人是无效的。本实用新型的应用原理在于人的主观意识无法控制瞳孔的大小变化,当人说谎的时候,他的内心难免会情绪波动,这时交感神经就会起作用,使瞳孔散大。结合心理学的应用,利用瞳孔直径的变化情况来测谎,可以有效地避免反测谎。本实用新型是利用TI公司的TMS320DM642微处理器,将图像传感器采集到的眼睛图像,输入到DSP微处理器中,利用数学模型和心理学的测试方法,对眼球的转动及瞳孔孔径的变化情况进行分析和测量,通过数据来判定受测者是否在说谎。主要内容包括:视线跟踪及眼睛的定位;瞳孔的精确定位;瞳孔孔径的测量方法;心理学方面的测试技术。
1.基于TMS320DM642平台的瞳孔测谎仪,其特征在于:它包括红外光源、红外滤光片、头戴式摄像头、DSP处理板、液晶显示屏、报警装置,其中:
红外光源安装于头戴式摄像头机壳外表面;红外滤光片安装于头戴式摄像头镜头前面;头戴式摄像头通过A/D转换芯片与TMS320DM642微处理器的Video Port0连接;液晶显示屏与TMS320DM642微处理器的Video Port2连接;报警装置与DSP处理板的I/O接口相连。
2.根据权利要求1所述的基于TMS320DM642平台的瞳孔测谎仪,其特征在于:所述DSP处理板的微处理器为TI公司的TMS320DM642。
3.根据权利要求1所述的基于TMS320DM642平台的瞳孔测谎仪,其特征在于:所述红外光源采用红外线LED灯。
基于TMS320DM642平台的瞳孔测谎仪\n技术领域\n[0001] 本实用新型属于图像采集与处理领域,是一种新型瞳孔测谎仪。 背景技术\n[0002] 图像采集是获取客观世界信息的重要手段,也是图像处理的基础工作,是获取图像的技术和过程。采集涉及到两方面的内容:光源的选取、反光点的滤除。 [0003] 数字信号处理器(DSP)作为一种可编程专用芯片,是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具,在语音处理、图像处理等技术领域得到了广泛的应用,利用汇编语言或C 语言进行DSP 功能开发。 \n[0004] 图像处理是运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 \n[0005] 心理测试(Psychological Test)是一种比较先进的测试方法,它是指通过一系列手段,将人的某些心理特征数量化,来衡量个体心理因素水平和个体心理差异的一种科学测量方法。 \n发明内容\n[0006] 本实用新型的目的是,建立一种新型的测谎仪——瞳孔测谎仪。利用TI公司的TMS320DM642微处理器,将图像传感器采集到的眼睛图像,输入到DSP微处理器中,利用数学模型和心理学的测试方法,对眼球的转动及瞳孔孔径的变化情况进行分析和测量,通过数据来判定受测者是否在说谎。 \n[0007] 本实用新型是一种新型瞳孔测谎仪,所述测谎仪包括TMS320DM642的瞳孔测谎平台、图像处理算法和心理测试技术,所述测谎平台如图1所示,主要包括:红外光源、红外滤光片、头戴式摄像头、DSP处理板、液晶显示屏、报警装置,其中: \n[0008] 红外光源安装于头戴式摄像头机壳外表面;红外滤光片安装于头戴式摄像头镜头前面;头戴式摄像头通过A/D转换芯片与TMS320DM642微处理器的Video Port0连接;液晶显示屏与TMS320DM642微处理器的Video Port2连接;报警装置与DSP处理板的I/O接口相连。\n[0009] 所述红外光源采用红外线LED灯。 \n[0010] 所述DSP处理板的图像处理算法包括: \n[0011] 视线跟踪和眼睛定位算法,视线跟踪技术利用眼球转动时相对位置不变的某些眼部结构和特征作为参照,在位置变化特征和这些不变特征之间提取视线变化参数,然后通过几何模型或映射模型获取视线方向。人眼特征提取是视线追踪的必要过程和前提,特征提取的质量直接关系到视线估计的精度。\n[0012] 瞳孔区域的粗定位,计算出瞳孔图像的灰度直方图,选取左侧第1个和第2个峰之间最小值的灰度值作为二值化的阈值,对整个图像进行二值化。 \n[0013] 对二值化以后的瞳孔图像先进行形态学开运算后,再进行形态学闭运算平滑图像,分离出瞳孔,根据实际情况要选取合适的形态学元素。 \n[0014] 瞳孔直径计算,首先要检测瞳孔中心,其次计算瞳孔直径;计算直径的流程图如图\n2所示。 \n[0015] 心理测试,运用准绳测试法(Control Question Test,CQT)、犯罪情景测试法(Guilt Knowledge Test,GKT )和紧张峰测试法(Peak Of Test,POT),测试技术包括编题、测试和读取瞳孔孔径数据三大部分,其中编题和读数据是技术关键,通过读数据和分析来综合判断受测者的说谎程度。利用统计分析的方法,验证系统的信度和效度,具体测试流程如图3所示。 \n[0016] 对样本的测试,采用模拟犯罪测试实验研究的方法,统计出四种概率分布情况: [0017] (1)说谎者被判定为说谎的比例;\n[0018] (2)说谎者被判定为无辜的比例; \n[0019] (3)无辜者被判定为无辜的比例; \n[0020] (4)无辜者被判定为说谎的比例;\n[0021] 对上述四种概率分布情况的分析,综合分析测谎的信度。\n附图说明\n[0022] 图1本实用新型测谎平台框图。 \n[0023] 图2本实用新型瞳孔直径计算流程图。 \n[0024] 图3本实用新型心理测试流程图。 \n具体实施方式\n[0025] 下面结合附图具体阐述本实用新型的技术方案。 \n[0026] 本实用新型包括硬件设备、图像处理算法和心理测试三部分。所述硬件设备部分包括:红外光源、红外滤光片:为摄像头提供光源,避免采用可见光光源产生反光点。 [0027] 头戴式摄像头:用摄像头采集瞳孔图像,头戴式摄像头可以与眼睛的位置相对固定。 \n[0028] DSP处理板:控制摄像头采集瞳孔图像,对采集到的图像进行分析处理。 [0029] 液晶显示屏:对瞳孔图像及所测瞳孔直径显示。 \n[0030] 报警装置:对于瞳孔有变化的情况报警。 \n[0031] DSP处理板控制摄像头采集图像,将采集到的图像输入到DSP处理板中,利用数学模型和心理学的测试方法,对眼球的转动和瞳孔直径的变化情况进行分析,通过数据来判断受测者是否说谎。 \n[0032] 所述图像处理算法包括:视线跟踪和眼睛定位算法,视线跟踪技术利用眼球转动时相对位置不变的某些眼部结构和特征作为参照,在位置变化特征和这些不变特征之间提取视线变化参数,然后通过几何模型或映射模型获取视线方向。 \n[0033] 瞳孔区域的粗定位,计算出瞳孔图像的灰度直方图,对整个图像进行二值化,利用阈值分割方法获取瞳孔区域。 \n[0034] 瞳孔精确定位,二值化后的瞳孔图像先进行形态学开运算后,再进行形态学闭运算平滑图像,分离出瞳孔。 \n[0035] 瞳孔直径计算,利用五点法,根据椭圆模型,计算瞳孔的直径。 [0036] 所述心理学方法包括:心理学测试方法,包括准绳测试法(Control Question Test,CQT)、犯罪情景测试法(Guilt Knowledge Test,GKT )和紧张峰测试法(Peak Of Test,POT),心理学测试技术,包括编题、测试和读取瞳孔孔径数据三部分。
法律信息
- 2015-02-04
未缴年费专利权终止
IPC(主分类): A61B 5/16
专利号: ZL 201120515490.0
申请日: 2011.12.12
授权公告日: 2012.12.19
- 2012-12-19
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有引用任何外部专利数据! |
被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 1 | | 2015-01-16 | 2015-01-16 | | |
2 | | 2013-05-14 | 2013-05-14 | | |
3 | | 2013-05-14 | 2013-05-14 | | |