对很多残疾人来说，智能轮椅作为一种辅助工具在他们的日常生活中起着至关重要的作用。但对于那些伤残严重及一些肢体麻痹、身体瘫痪的人，即使是电动轮椅使用起来也是很困难、甚至是不可能；为了让这部分人可以靠自己“行走”，国内外的研究人员一直致力于改变传统轮椅靠肢体控制的研究。考虑到市场上智能轮椅的大多数科技含量较高，价格高昂，并且智能轮椅具有非常好的自主性、交互性。本课题针对智能轮椅的这些特点设计了一款价格低廉、简单易操作的基于面部表情动作的智能轮椅驱动系统。本系统在结构上分为三个部分：信息采集，信息分析，信息输出设备控制。信息采集和信息分析的内容为人脸面部表情识别；信息输出设备控制的内容为智能轮椅驱动系统设计。提出了以控制轮椅为目标的人脸表情定义和识别方案。首先对待检测的图像进行灰度变换、中值滤波、图像增强、直方图均衡化等一系列图像预处理，然后对预处理之后的图像进行人脸检测。提出一种基于二维几何特征的harris检测算法，采用“粗定位—细定位—特征点自动标注”的逐步求精的标记思路。首先粗定位五官的位置，再基于haar-like特征细定位五官的位置，提取眼眉、眼睛、瞳孔、鼻孔和嘴部在内的五官特征，并自动快速标注其特征点。提出一种基于人脸特征点几何位置关系快速识别的面部表情定义方法，实现了表情的识别。建立了表情与驱动电路的通讯机制，开发了交互界面。设计了采用DSP芯片TMS320F2812为主控制核心的智能轮椅驱动系统硬件、软件和监控系统。