matlab识别疲劳驾驶的行为源代码

MATLAB是一种强大的数值计算和可视化平台，常用于机器学习和图像处理等任务。识别疲劳驾驶的行为通常涉及到计算机视觉和机器学习算法，比如深度学习中的卷积神经网络（CNN）。以下是简化的步骤概述和源代码示例：

1. **数据收集**：首先需要采集包含驾驶员面部表情、眼睛运动、头部姿态等特征的数据集。这可以包括视频片段作为输入。

2. **数据预处理**：对原始数据进行清洗和标注，如人脸检测、关键点标记（例如眼睛、嘴巴位置）等。

% 读取并预处理图像
im = imread('driver_face.jpg');
face = detectFace(im);

3. **特征提取**：利用预训练模型（如MTCNN、VGGFace等）提取面部特征，或者使用自定义的深度学习模型提取疲劳相关的特征。

% 使用预训练模型提取特征
features = extractFeatures(face, 'pretrainedModel');

4. **构建模型**：可以选择支持向量机（SVM）、随机森林或深度神经网络（如ResNet或自行设计的模型），训练模型来区分疲劳与非疲劳状态。

% 使用SVM为例
svmModel = fitcsvm(features, labels, 'KernelFunction', 'linear');

5. **实时预测**：对新的驾驶员帧进行同样的特征提取和模型预测，判断是否存在疲劳迹象。

% 预测疲劳
newFace = detectFace(newImage);
newFeatures = extractFeatures(newFace, 'pretrainedModel');
prediction = predict(svmModel, newFeatures);

请注意，由于MATLAB代码通常是交互式的，并且实际项目可能涉及大量的代码库和第三方工具，完整的源代码通常会比上述例子更复杂。实际的源代码可能会包含大量数据处理、模型训练和评估的部分。此外，由于隐私和版权原因，直接分享完整的源代码不太可能。