Psycho-Detector 🧠

Short-term Muscular Tic-Patients Detector : Automated Tic Detector Algorithm based model using Google MediaPipe, CNN Classifier to Analysis Tic Region of Interest

Project nickname : Psycho Detector 자세한내용

Member

구분	이름	역할
S/W:https://github.com/dablro12	최대현	프로젝트 총괄, 알고리즘 개발 및 모델 학습 및 적용, 데이터 수집 및 분석
S/W:https://github.com/yeongjinjeong	정영진	Streamlit 파이썬웹앱 구현 및 PPT 제작
S/W	이상경	데이터 수집 및 분석
H/W	이수하	데이터 수집 및 라즈베리파이 구동

Project execution period : 2023.09~2023.12

Project Hosting : 최대현

0. Service description

Orginal Video(Input) / Tic Detector Video(Output)

Streamlit Page

Description & Purpose

졸음감지 시스템의 행동 패턴 인식 활용하여 1. 심리장애(뚜렛 증후군 및 ADHD 증후군) 감지 및 2. 수업 중 강의 집중력 향상 및 강의 경험 개선 방향을 제시한다.

학령기 아동을 대상으로 매우 흔하게 발생하는 ‘틱’ 패턴을 감지하여 추후에 발생할 수 있는 뚜렛증후군이나 ADHD증후군과 같은 심리 장애에 대하여 초기에 적절한 조치가 취해질 수 있도록 한다.
사용자가 집중력을 잃고 피로하거나 스트레스를 받는 경우, 휴식을 제안하는 메시지나 음악 선택 등의 집중력 향상 방안 및 학습 평가 결과를 제시해 사용자의 학습 개선 방안을 제공한다.
사용자가 무의식적으로 나타내는 강의 내용의 이해와 관련된 행동(고개 끄덕임, 얼굴 찡그림, 표정 등)을 파악하여 강의자의 지도 개선에 도움을 준다.

Pipeline

1. function list

구분	기능	구현
S/W	얼굴 메쉬 데이터 생성 모델	Mediapipe Face Landmark Detection with google
S/W	각도 측정 데이터 변환 및 분석	OpenCV/Numpy/Pandas/Matplotlib
S/W	Visualization	Streamlit
H/W	입력 모듈	Iphone 12 pro

2. detailed function

Software

**- 마스크 및 Featrue Abstract **

face_outline_masking : 얼굴 외곽 마스크 생성 함수
hanging_cnt_v1 : 머리 Hanging Detection 부호화 이용 함수
hanging_cnt_v2 : 머리 Hanging Detection 그룹화 이용 함수
is_eye_closed : 종횡비를 이용한 눈 감기 횟수 측정 함수
face_emotion_detector : 표정 감지 딥러닝 모델 inference 함수
save_area : Mesh data 부피 저장 함수
z_score_norm : Z_score Normalization 함수

**- Scoring : Feature Scoring **

total_weight_score : 최종 스코어 함수
hanging_face_score : 머리 Hanging Scoring 함수
unpair_eye_blink_score : 눈 찡그림 감지 및 Scoring 함수
blink_equal_score : 눈 감기 Scoring 함수
emotion_scoring : 표정 감지 Scoring 함수

**- Analysis : 얼굴 내 존재하는 특징(눈, 얼굴 등 특정 부위의 영역과 좌표(x,y,z) **

save_np : 프레임별 랜드마크 저장 함수
landmark_analysis_plot : 랜드마크 분석 함수
calculate_triangle_area : 메쉬 데이터 면적 계산 함수
cal_area : 메쉬 데이터 모든 랜드마크 면적 계산 함수
area_analysis : 프레임별 면적 분석 함수
blink_z_score_norm : 눈 감기에 대한 적정 Threshold 선정 분석 함수
box_plot_seperate : 테스트 셋 검증 함수
시각화 : Streamlit를 이용하여 웹페이지로 구현가능한 웹서비스

Environment

Python Version 3.8.18 Linux Ubuntu 20.0.2

Prerequisite

impor cv2

import mediapipe as mp

import os

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

from mediapipe import solutions

from mediapipe.framework.formats import landmark_pb2

from pywt import wavedec

from imutils.video import VideoStream

import f_detector

import imutils

Files

f_detector.py Face Detector code file

config.py f_detector.py config file

main.py Main code file by using python language

main_for_human.ipynb human detect updating main code file

streamlit.py Web application to visualization our project

Usage Pipeline

main.ipynb

Usage Solution

Make a Virtual ENV, Download requirements.txt and pip requirements.txt file
Download test, model folder and streamlit.py file
Execute terminal on your download path, streamlit run streamlit.py

yeongjinjeong/Psycho-Detector