% 0- yra nuovargio požymiai (užm. akys, raukšlės, žiovulys), 1 - požymių nėra.

% Nuovargio lygiai demonstruojami paskutinėje eilutėje realiu laiku:
% 1- žvalus, 2 - šiek tiek pavargęs, 3 - vid. pavargęs, 4 - labai pavargęs,
% 5 - užmigęs.

% Kad programa pradėtų veikti atsidariusiame mygtukų lange spausti "Treniruoti akių
% SVM","Treniruoti raukšlių SVM" ir "Treniruoti burnos SVM".

%  clear all;
clear('cam');
close all; clc; imaqreset;

%% Sukuriame katalogus

AkiuKatalogas = 'Akių atvaizdai';
UzmerktuAkiuKatalogas = [AkiuKatalogas filesep 'Užmerktos'];
AtmerktuAkiuKatalogas = [AkiuKatalogas filesep 'Atmerktos'];
[~,~,~] = mkdir(AkiuKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(UzmerktuAkiuKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(AtmerktuAkiuKatalogas);

RauksliuKatalogas = 'Raukšlių atvaizdai';
RauksliuKatalogas = [RauksliuKatalogas filesep 'Raukšlės'];
KatalogasBeRauksliu = [RauksliuKatalogas filesep 'Be raukšlių'];
[~,~,~] = mkdir(RauksliuKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(RauksliuKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(KatalogasBeRauksliu);

BurnosKatalogas = 'Burnos atvaizdai';
UzvertosBurnosKatalogas = [BurnosKatalogas filesep 'Uzverta'];
AtvertosBurnosKatalogas = [BurnosKatalogas filesep 'Atverta'];
[~,~,~] = mkdir(BurnosKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(UzvertosBurnosKatalogas);
[~,~,~] = mkdir(AtvertosBurnosKatalogas);

%% 

cam = webcam();

videoPlayer = vision.DeployableVideoPlayer();
videoPlayerZoom = vision.DeployableVideoPlayer;

VeidoDetektorius = vision.CascadeObjectDetector();
AkiuDetektorius = vision.CascadeObjectDetector('EyePairBig');
BurnosDetektorius = vision.CascadeObjectDetector('Mouth','MergeThreshold' ,50);

TaskuSekejas = vision.PointTracker('MaxBidirectionalError', 2);

Ciklas = true;
TaskuSkaicius = 0;
frameCount = 0;

% Akys:
AkiuZymeklis = false;
AkiuSkaicius =  int32(0);
UzmerktuSkaicius = 0;
AtmerktuSkaicius = 0;
AkysUzmerktos=false;
AkysAtmerktos=false;
AkysApmokytos=false;

% Raukšlės:
RauksliuZymeklis = false;
RauksliuSkaicius =  int32(0);
SurauktuSkaicius = 0;
NesurauktuSkaicius = 0;
RauksliuYra=false;
RauksliuNera=false;
RaukslesApmokytos=false;

% Burna:
BurnosZymeklis = false;
BurnosSkaicius =  int32(0);
AtvertuSkaicius = 0;
UzvertuSkaicius = 0;
BurnaUzciaupta=false;
BurnaAtvira=false;
BurnaApmokyta=false;

% Sukuriame matricas. a-akys, r-rauksles, b-burna.
kadru_sk_lange=60;
a = zeros(1,kadru_sk_lange);
r = zeros(1,kadru_sk_lange);
b = zeros(1,kadru_sk_lange);
L = zeros(1, kadru_sk_lange);

f=readfis('FuziLogika.fis');

max_a_laikas_sekundemis=0;
max_b_laikas_sekundemis=0;
max_r_laikas_sekundemis=0;
f_akiu=100;

T_max_akiu = 0;
T_max_rauksliu = 0;
T_max_burnos = 0;
f_akiu = 100;

burnele=figure;

%% Sukuriame mygtukų langą

sz = get(0,'ScreenSize');
figure('MenuBar','none','Toolbar','none','Position',[20 sz(4)-500 220 370])
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Užmerktos',...
    'Position', [20 325 180 30],...
    'Callback', 'AkysUzmerktos=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Atmerktos',...
    'Position', [20 285 180 30],...
    'Callback', 'AkysAtmerktos=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Treniruoti akių SVM',...
    'Position', [20 245 180 30],...
    'Callback', 'AkysApmokytos=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Raukšlės',...
    'Position', [20 205 180 30],...
    'Callback', 'RauksliuYra=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Be raukšlių',...
    'Position', [20 165 180 30],...
    'Callback', 'RauksliuNera=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Treniruoti raukšlių SVM',...
    'Position', [20 125 180 30],...
    'Callback', 'RaukslesApmokytos=true;');
  uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Atverta',...
    'Position', [20 85 180 30],...
    'Callback', 'BurnaUzciaupta=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Užverta',...
    'Position', [20 45 180 30],...
    'Callback', 'BurnaAtvira=true;');
uicontrol('Style', 'pushbutton', 'String', 'Treniruoti burnos SVM',...
    'Position', [20 5 180 30],...
    'Callback', 'BurnaApmokyta=true;');
  
 
  
  while (Ciklas)
   tic;
  
    VideoKadrai = snapshot(cam);
    
    VideoKadras = VideoKadrai;
    VideoKadrasPilkas = rgb2gray(VideoKadrai);
    
     % Aprašome, kaip seksime taškus...
    
    if TaskuSkaicius < 10
        
        bbox = VeidoDetektorius.step(VideoKadrasPilkas);
        
        if ~isempty(bbox)
          
            Taskai = detectMinEigenFeatures(VideoKadrasPilkas, 'ROI', bbox(1, :));
            
            xyTaskai = Taskai.Location;
            TaskuSkaicius = size(xyTaskai,1);
            release(TaskuSekejas);
            initialize(TaskuSekejas, xyTaskai, VideoKadrasPilkas);
            
            seniTaskai = xyTaskai;
            bboxPoints = bbox2points(bbox(1, :));
           
            bboxPoligonas = reshape(bboxPoints', 1, []);
            VideoKadras = insertShape(VideoKadras, 'Polygon', bboxPoligonas, 'LineWidth', 4);
            VideoKadras = insertMarker(VideoKadras, xyTaskai, '+', 'Color', 'white');
        end
        
    else
      
             
        [xyTaskai, isFound] = step(TaskuSekejas, VideoKadrasPilkas);
        MatomiTaskai = xyTaskai(isFound, :);
        SeniT2 = seniTaskai(isFound, :);
        
        TaskuSkaicius = size(MatomiTaskai, 1);
        
        if TaskuSkaicius >= 10
            [xform, SeniT2, MatomiTaskai] = estimateGeometricTransform(...
                SeniT2, MatomiTaskai, 'similarity', 'MaxDistance', 4);
            
            bboxPoints = transformPointsForward(xform, bboxPoints);
            bboxPoligonas = reshape(bboxPoints', 1, []);
            VideoKadras = insertShape(VideoKadras, 'Polygon', bboxPoligonas, 'LineWidth', 3);
            VideoKadras = insertMarker(VideoKadras, MatomiTaskai, '+', 'Color', 'white');
            
            seniTaskai = MatomiTaskai;
            setPoints(TaskuSekejas, seniTaskai);
         
        end
        
        zoomPoints = [1 1; 200 1; 200 200; 1 200];
        T = fitgeotrans(bboxPoints, zoomPoints,'projective');
        rectifiedFace = imwarp(VideoKadrai, T, 'OutputView', imref2d([200 200]));
        
        
    
    %%
    %%
    %%                                 Akys
    %%
    
    bboxEyes = step(AkiuDetektorius, rectifiedFace);
    
          if ~isempty(bboxEyes) 
            bboxEyesPoints = bbox2points(bboxEyes(1,:));
            zoomPoints = [1 1; 440 1; 440 100; 1 100];   
            T = fitgeotrans(bboxEyesPoints, zoomPoints,'projective');
            videoFrameEyes = +imwarp(rectifiedFace, T, 'OutputView', imref2d([100 440]));
                 
                         %% Iskerpam rauksliu sriti
      
                  
      Wrinklepoints = bbox2points(bboxEyes);
      x1=Wrinklepoints(1,1);
      y1=Wrinklepoints(1,2);                       % pirma eilute, antras stulpelis
      aukstis=Wrinklepoints(3,2)-Wrinklepoints(2,2);
      plotis=Wrinklepoints(2,1)-Wrinklepoints(1,1);
      
      WrinkleRegion = imcrop(rectifiedFace, [x1+plotis./3 y1-aukstis./3 plotis./3 aukstis*0.7]);
 
      WrinkleResized = imresize(WrinkleRegion, [100, 200]); % aukstis ir plotis
 
   
            if RauksliuZymeklis == 0
            rauksles='  SUSIRAUKTA ';
            elseif AkiuZymeklis == 1
            rauksles=' NESUSIRAUKTA ';

            end
     
      %%
                 %% Akių atvaizdus įrašome į biblioteką
      
     
                if (AkysUzmerktos || AkysAtmerktos)
                if (AkysUzmerktos)
                    UzmerktuSkaicius = UzmerktuSkaicius+1;
                    imwrite(videoFrameEyes, [UzmerktuAkiuKatalogas filesep 'F1frame' num2str(UzmerktuSkaicius) '.png']);
                end
                
                if (AkysAtmerktos)
                    AtmerktuSkaicius = AtmerktuSkaicius+1;
                    imwrite(videoFrameEyes, [AtmerktuAkiuKatalogas filesep 'F1frame' num2str(AtmerktuSkaicius) '.png']);
                end
                
                posSets = imageSet(fullfile(AkiuKatalogas,'Užmerktos'));
                negSets = imageSet(fullfile(AkiuKatalogas,'Atmerktos'));
 
                if ~isempty(posSets.ImageLocation)
                    montage(posSets.ImageLocation);
                end

                if ~isempty(negSets.ImageLocation)
                    montage(negSets.ImageLocation);
                end
                title('Atmerktų akių biblioteka','FontSize',10); 
                AkysUzmerktos = false;
                AkysAtmerktos = false;
                end
        
               %% Raukšlių atvaizdus įrašome į biblioteką
            
     
       if (RauksliuYra || RauksliuNera)
                if (RauksliuYra)
                    SurauktuSkaicius = SurauktuSkaicius+1;
                    imwrite(WrinkleResized, [RauksliuKatalogas filesep 'frame' num2str(SurauktuSkaicius) '.png']);
                end
                
                if (RauksliuNera)
                    NesurauktuSkaicius = NesurauktuSkaicius+1;
                    imwrite(WrinkleResized, [KatalogasBeRauksliu filesep 'frame' num2str(NesurauktuSkaicius) '.png']);
                end
                
                posSets2 = imageSet(fullfile(RauksliuKatalogas,'Raukšlės'));
                negSets2 = imageSet(fullfile(RauksliuKatalogas,'Be raukšlių'));
            %   figure(hh);
            %   subplot(2,1,1);
                if ~isempty(posSets2.ImageLocation)
                    montage(posSets2.ImageLocation);
                end
            %    title('Raukšlių biblioteka','FontSize',10); 
            %    subplot(2,1,2);
                if ~isempty(negSets2.ImageLocation)
                    montage(negSets2.ImageLocation);
                end
            %    title('Ne raukšlių biblioteka','FontSize',10); 
                RauksliuYra = false;
                RauksliuNera = false;
       end
      
         
                    %%  Akių detektoriaus treniravimas
      
            if exist('svmModel','var')
                img = imresize(videoFrameEyes, [20 88]);     
                testFeatures = extractHOGFeatures(img,'CellSize',cellSize);
                preEyeFlag = AkiuZymeklis;
                AkiuZymeklis = predict(svmModel, testFeatures);
                if ~preEyeFlag && AkiuZymeklis
                    AkiuSkaicius = AkiuSkaicius + 1;
                end
            else
                preEyeFlag = false;
            end
            
            %             rectifiedFace = insertShape(rectifiedFace, 'Rectangle', bboxEyes, 'LineWidth', 3, 'Color', 255*[eyeFlag ~eyeFlag 0]);

            rectifiedFace = insertShape(rectifiedFace, 'Rectangle', bboxEyes, 'LineWidth', 3, 'Color', 255*[~AkiuZymeklis AkiuZymeklis 0]);
          end
        
        
      %%
      %%                     Burna
      %%    
 
              MouthRegion = imcrop(rectifiedFace, [40 120 120 80]);
       
           bboxMouth = step(BurnosDetektorius, MouthRegion);
    
          if ~isempty(bboxMouth) 
            Taskai = bbox2points(bboxMouth(1,:));
            x1=Taskai(1,1);
            y1=Taskai(1,2)     ;                     % pirma eilute, antras stulpelis
            aukstis=Taskai(3,2)-Taskai(2,2);
            plotis=Taskai(2,1)-Taskai(1,1);
            
            MouthRegion=imcrop(MouthRegion,[x1 y1 plotis aukstis ]);
            MouthRegion=imresize(MouthRegion, [80, 120]);
%             figure(burnele);
%             imshow(MouthRegion);
          else 
           
%             figure(burnele);
%             imshow(MouthRegion);
          end
   
   %%
   %%
                         %% Burnos atvaizdus įrašome į biblioteką
            
     
       if (BurnaUzciaupta || BurnaAtvira)
                if (BurnaAtvira)
                    AtvertuSkaicius = AtvertuSkaicius+1;
                    imwrite(MouthRegion, [AtvertosBurnosKatalogas filesep 'frame110' num2str(AtvertuSkaicius) '.png']);
                end
                
                if (BurnaUzciaupta)
                    UzvertuSkaicius = UzvertuSkaicius+1;
                    imwrite(MouthRegion, [UzvertosBurnosKatalogas filesep 'frame110' num2str(UzvertuSkaicius) '.png']);
                end
                
                posSets3 = imageSet(fullfile(BurnosKatalogas,'Uzverta'));
                negSets3 = imageSet(fullfile(BurnosKatalogas,'Atverta'));
       %         figure(hh);
       %         subplot(2,1,1);
                if ~isempty(posSets3.ImageLocation)
                    montage(posSets3.ImageLocation);
                end
       %         title('Uzvertos burnos biblioteka','FontSize',10); 
       %         subplot(2,1,2);
                if ~isempty(negSets3.ImageLocation)
                    montage(negSets3.ImageLocation);
                end
       %        title('Atvertos burnos biblioteka','FontSize',10); 
                BurnaUzciaupta = false;
                BurnaAtvira = false;
            end
        
        %%
        %%
        %%
          
        if AkysApmokytos
            AkysApmokytos = false;
            
            trainingSets = imageSet(AkiuKatalogas, 'recursive');
       
            trainingLabels    = false(sum([trainingSets.Count]),1);
            trainingLabels(1:trainingSets(1).Count) = true; 
            trainingLabels(trainingSets(1).Count+1:sum([trainingSets(2:end).Count])) = false; 
            
            cellSize = [4 4];
            
 
            img = read(trainingSets(1), 1);
            img = imresize(img, [20 88]);
            [hog_4x4, vis4x4] = extractHOGFeatures(img,'CellSize',cellSize);
            hogFeatureSize = length(hog_4x4);
            
            trainingFeatures  = zeros(sum([trainingSets.Count]),hogFeatureSize,'single');
            
            k = 1;
            for index = 1:numel(trainingSets)  
                for i = 1:trainingSets(index).Count
                    img = read(trainingSets(index), i); 
                    img = imresize(img, [20 88]);
                    trainingFeatures(k,:) = extractHOGFeatures(img,'CellSize',cellSize); 
                    k = k+1;
                end
            end
            
            svmModel = fitcsvm(trainingFeatures, trainingLabels);
        end
   
        step(videoPlayerZoom, rectifiedFace);
    end

    if exist('svmModel', 'var')
% %  
% % 
 a(1,1:end-1) = a(1,2:end);
 a(1,end)=AkiuZymeklis;
 a;

if a(1,1)==1 && a(1,end)==1
  uzmerkimai = find(a(1:end)==0);
  skirtum = diff(find(a==1))-1;
  max_a_laikas=max(diff(find(a==1))-1);
  akiu_mirksniu_sk=nnz(skirtum);
  
elseif a(1,1)==0 && a(1,end)==0
  A=a;
  A(1,2:end) = A(1,1:end-1);
  A(1,1)=1;
  A(1,end+1)=a(1,end);
  A(1,end+1)=1;
  A;
  uzmerkimai = find(A(1:end)==0);
  skirtum = diff(find(A==1))-1;
  max_a_laikas=max(diff(find(A==1))-1);
  akiu_mirksniu_sk=nnz(skirtum);
  
  elseif a(1,1)==0
  A=a;
  A(1,2:end) = A(1,1:end-1);
  A(1,1)=1;
  A(1,end+1)=1;
  A;
  uzmerkimai = find(A(1:end)==0);
  skirtum = diff(find(A==1))-1;
  max_a_laikas=max(diff(find(A==1))-1);
  akiu_mirksniu_sk=nnz(skirtum);
  
elseif a(1,end)==0
  A=a;
  A(1,end+1)=1;
  A;
  uzmerkimai = find(A(1:end)==0);
  skirtum = diff(find(A==1))-1;
  max_a_laikas=max(diff(find(A==1))-1);
  akiu_mirksniu_sk=nnz(skirtum);

end
 
f_akiu = akiu_mirksniu_sk * 60 ./ (kadru_sk_lange * toc);
f_akiu = round (f_akiu);

max_a_laikas_sekundemis = max_a_laikas * toc;
max_a_laikas_sekundemis = round (max_a_laikas_sekundemis , 1);

% %     
% % 

if akiu_mirksniu_sk == 1
          kart=' kartą';
elseif (akiu_mirksniu_sk>1) && (akiu_mirksniu_sk<10)
  kart=' kartus';
else
  kart=' kartų';
end
                
        VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 0],  ['Akys užmerktos: ' num2str(akiu_mirksniu_sk,'%d') num2str(kart) '. N per minutę: ' num2str(f_akiu)   '. Max trukmė: ' num2str(max_a_laikas) ' k. arba ' num2str(max_a_laikas_sekundemis) ' s.'  ' Iš viso: ' num2str(AkiuSkaicius)   ], 'FontSize', 15);
%                videoFrame = insertText(videoFrame, [0 0],  ['Akys užmerktos: ' num2str(akiu_mirksniu_sk,'%d') num2str(kart) '. N per minutę: ' num2str(f_akiu)   '. Max trukmė: ' num2str(max_a_laikas) ' k. arba ' num2str(max_a_laikas_sekundemis) ' s' ], 'FontSize', 15);

        VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 90],  [ num2str(a)], 'FontSize', 8);
    else
        VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 0], 'Akių mirksnių detektorius neapmokytas', 'FontSize', 15, 'BoxColor', [255 0 0]);
    end
        
    %%   
    %%
    %%                          Raukšlių detektoriaus treniravimas
 
 if exist('svmModelWrinkle','var')
   testWrinkleFeatures = extractHOGFeatures(WrinkleResized,'CellSize',cellSize);
   preWrinkleFlag = RauksliuZymeklis;
   RauksliuZymeklis = predict(svmModelWrinkle, testWrinkleFeatures);
   if ~preWrinkleFlag && RauksliuZymeklis
     RauksliuSkaicius = RauksliuSkaicius + 1;
   end
 else
   preWrinkleFlag = false;
 end
 
 
 if RaukslesApmokytos
   RaukslesApmokytos = false;
   trainingWrinkleSets = imageSet(RauksliuKatalogas, 'recursive');
   trainingWrinkleLabels    = false(sum([trainingWrinkleSets.Count]),1);
   trainingWrinkleLabels(1:trainingWrinkleSets(1).Count) = true;
   trainingWrinkleLabels(trainingWrinkleSets(1).Count+1:sum([trainingWrinkleSets(2:end).Count])) = false;
  cellSize = [4 4];
  
  WrinkleResized = read(trainingWrinkleSets(1), 1);
  [hog_4x4, vis4x4] = extractHOGFeatures(WrinkleResized,'CellSize',cellSize);
  hogFeatureSize = length(hog_4x4);
  trainingWrinkleFeatures  = zeros(sum([trainingWrinkleSets.Count]),hogFeatureSize,'single');
  
  kk = 1;
  for index = 1:numel(trainingWrinkleSets)   % 1=>pos, 2=>neg
    for ii = 1:trainingWrinkleSets(index).Count
      WrinkleResized = read(trainingWrinkleSets(index), ii);
      %  WrinkleResized = imresize(WrinkleResized, [20 88]);
      trainingWrinkleFeatures(kk,:) = extractHOGFeatures(WrinkleResized,'CellSize',cellSize);
      kk = kk+1;
    end
  end
  svmModelWrinkle = fitcsvm(trainingWrinkleFeatures, trainingWrinkleLabels);
 end
 
% % %  
% % % 

r(1,1:end-1) = r(1,2:end);
 r(1,end)=RauksliuZymeklis;
 r;

if r(1,1)==1 && r(1,end)==1
  suraukimai = find(r(1:end)==0);
  skirtum_rauksl = diff(find(r==1))-1;
  max_r_laikas=max(diff(find(r==1))-1);
  susiraukimu_sk=nnz(skirtum_rauksl);
  
elseif r(1,1)==0 && r(1,end)==0
  R=r;
  R(1,2:end) = R(1,1:end-1);
  R(1,1)=1;
  R(1,end+1)=r(1,end);
  R(1,end+1)=1;
  R;
  suraukimai = find(R(1:end)==0);
  skirtum_rauksl = diff(find(R==1))-1;
  max_r_laikas=max(diff(find(R==1))-1);
  susiraukimu_sk=nnz(skirtum_rauksl);
  
  elseif r(1,1)==0
  R=r;
  R(1,2:end) = R(1,1:end-1);
  R(1,1)=1;
  R(1,end+1)=1;
  R;
  suraukimai = find(R(1:end)==0);
  skirtum_rauksl = diff(find(R==1))-1;
  max_r_laikas=max(diff(find(R==1))-1);
  susiraukimu_sk=nnz(skirtum_rauksl);
  
elseif r(1,end)==0
  R=r;
  R(1,end+1)=1;
  R;
  suraukimai = find(R(1:end)==0);
  skirtum_rauksl = diff(find(R==1))-1;
  max_r_laikas=max(diff(find(R==1))-1);
  susiraukimu_sk=nnz(skirtum_rauksl);

end
 
f_rauksliu = susiraukimu_sk * 60 ./ (kadru_sk_lange * toc);
f_rauksliu = round (f_rauksliu);

max_r_laikas_sekundemis = max_r_laikas * toc;
max_r_laikas_sekundemis = round (max_r_laikas_sekundemis , 1);

% % %  
% % % 

 if exist('svmModelWrinkle', 'var')
   
   VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 30],  ['Susiraukta: ' num2str(susiraukimu_sk,'%d') ' k. ' ' N per minutę: ' num2str(f_rauksliu)   '. Max trukmė: ' num2str(max_r_laikas) ' k. arba ' num2str(max_r_laikas_sekundemis) ' s'], 'FontSize', 15);
   VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 103],  [ num2str(r)], 'FontSize', 8);

 else
  VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 30], 'Raukšlių detektorius neapmokytas', 'FontSize', 15, 'BoxColor', [255 0 0]);
 end

 
   %%
   %%
   %%
 
 %%                       Burnos detektoriaus treniravimas
 

 if exist('svmModelMouth','var')
   testMouthFeatures = extractHOGFeatures(MouthRegion,'CellSize',cellSize);
   preMouthFlag = BurnosZymeklis;
   BurnosZymeklis = predict(svmModelMouth, testMouthFeatures);
   if ~preMouthFlag && BurnosZymeklis
     BurnosSkaicius = BurnosSkaicius + 1;
   end
 else
   preMouthFlag = false;
 end
 
 if BurnaApmokyta
   BurnaApmokyta = false;
   trainingMouthSets = imageSet(BurnosKatalogas, 'recursive');
   trainingMouthLabels    = false(sum([trainingMouthSets.Count]),1);
   trainingMouthLabels(1:trainingMouthSets(1).Count) = true;
   trainingMouthLabels(trainingMouthSets(1).Count+1:sum([trainingMouthSets(2:end).Count])) = false;
  cellSize = [4 4];
  
  MouthRegion = read(trainingMouthSets(1), 1);
  [hog_4x4, vis4x4] = extractHOGFeatures(MouthRegion,'CellSize',cellSize);
  hogFeatureSize = length(hog_4x4);
  trainingMouthFeatures  = zeros(sum([trainingMouthSets.Count]),hogFeatureSize,'single');
  
  kkk = 1;
  for index = 1:numel(trainingMouthSets)   % 1=>pos, 2=>neg
    for iii = 1:trainingMouthSets(index).Count
      MouthRegion = read(trainingMouthSets(index), iii);
      trainingMouthFeatures(kkk,:) = extractHOGFeatures(MouthRegion,'CellSize',cellSize);
      kkk = kkk+1;
    end
  end
  svmModelMouth = fitcsvm(trainingMouthFeatures, trainingMouthLabels);
 end
 
% %  
% % 
% % 

b(1,1:end-1) = b(1,2:end);
 b(1,end)=BurnosZymeklis;
 b;

if b(1,1)==1 && b(1,end)==1
  issiziojimai = find(b(1:end)==0);
  skirtum_issiziojim = diff(find(b==1))-1;
  max_b_laikas=max(diff(find(b==1))-1);
  issiziojimu_sk=nnz(skirtum_issiziojim);
  
elseif b(1,1)==0 && b(1,end)==0
  B=b;
  B(1,2:end) = B(1,1:end-1);
  B(1,1)=1;
  B(1,end+1)=b(1,end);
  B(1,end+1)=1;
  B;
  issiziojimai = find(B(1:end)==0);
  skirtum_issiziojim = diff(find(B==1))-1;
  max_b_laikas=max(diff(find(B==1))-1);
  issiziojimu_sk=nnz(skirtum_issiziojim);
  
  elseif b(1,1)==0
  B=b;
  B(1,2:end) = B(1,1:end-1);
  B(1,1)=1;
  B(1,end+1)=1;
  B;
  issiziojimai = find(B(1:end)==0);
  skirtum_issiziojim = diff(find(B==1))-1;
  max_b_laikas=max(diff(find(B==1))-1);
  issiziojimu_sk=nnz(skirtum_issiziojim);
  
elseif b(1,end)==0
  B=b;
  B(1,end+1)=1;
  B;
  issiziojimai = find(B(1:end)==0);
  skirtum_issiziojim = diff(find(B==1))-1;
  max_b_laikas=max(diff(find(B==1))-1);
  issiziojimu_sk=nnz(skirtum_issiziojim);

end
 
f_issiziojimu = issiziojimu_sk * 60 ./ (kadru_sk_lange * toc);
f_issiziojimu = round (f_issiziojimu);

max_b_laikas_sekundemis = max_b_laikas * toc;
max_b_laikas_sekundemis = round (max_b_laikas_sekundemis , 1);
 
% %  
% % 
% % 

T_max_akiu = max_a_laikas_sekundemis;
T_max_rauksliu = max_r_laikas_sekundemis;
T_max_burnos = max_b_laikas_sekundemis;
f_akiu = f_akiu;

l=evalfis([T_max_akiu, T_max_rauksliu, T_max_burnos, f_akiu],f);


if l<2.1
  l=1;  
  S='blue';

elseif 2.1 < l && l < 4.1
  l=2;
  S='green';
elseif  4.1 <l && l < 6.1
  l=3;
  S='yellow';
elseif 6.1 <l && l < 8.1
  l=4;
%   S='orange';
  S=[231 78 12];
elseif 8.1 <l && l < 10
  l=5;
  S='red';
S=[242 0 0];
else
  S='white';
end


 L(1,1:end-1) = L(1,2:end);
 L(1,end)=l;
 

if exist('svmModelMouth', 'var')
   
  VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 60],  ['Nusižiovauta: ' num2str(issiziojimu_sk,'%d') ' k. ' ' N per minutę: ' num2str(f_issiziojimu)   '. Max trukmė: ' num2str(max_b_laikas) ' k. arba ' num2str(max_b_laikas_sekundemis) ' s'], 'FontSize', 15);
  VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 116],  [ num2str(b)], 'FontSize', 8);
  VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 136], [ num2str(L)], 'BoxColor', S ,'FontSize', 8); 
   
else
  VideoKadras = insertText(VideoKadras, [0 60], 'Žiovulio detektorius neapmokytas', 'FontSize', 15, 'BoxColor', [255 0 0]);
end

 %%
 %%
 %%
 
      step(videoPlayer, VideoKadras);
      Ciklas = isOpen(videoPlayer);
      drawnow;
    
      toc;
        
  end