Matlab实现的面部特征疲劳检测系统

"基于面部特征识别的疲劳检测系统设计" 该设计是关于开发一个疲劳检测系统，主要利用Matlab的图像处理功能来分析面部特征，尤其是人眼的状态，以判断个体是否处于疲劳状态。该系统在诸如列车员疲劳提醒、防止疲劳驾驶、确保质检员清醒工作等场景中具有重要的应用价值。 在系统设计方面，首先采用了基于肤色的人脸检测与提取算法。这个过程包括将原始图像转换到HSV色彩空间，然后通过设定肤色范围来提取人脸区域。在HSV空间中，通过识别肤色像素并将其设为白色，非肤色像素设为黑色，再进行内部填充，可以有效地定位出人脸的轮廓。接着，通过将处理后的模板与原始图像相乘，可以得到仅包含人脸的图像。 随后，系统采用霍夫变换来定位人眼。首先，将人脸图像转化为灰度图像，然后应用Prewitt算子进行边缘检测，找出可能的眼部轮廓。接下来，通过霍夫变换检测图像中的圆形结构，以更精确地定位眼睛的位置。由于实际检测到的眼睛边缘可能不完整，所以使用膨胀操作来完善轮廓，以便更好地计算眼睛的大小。 疲劳判断是系统的核心部分。系统记录每一帧中人眼的大小，并进行归一化处理，以消除光照、表情变化等因素的影响。通过对一段时间内人眼大小的变化进行统计分析，可以判断个体是否出现疲劳迹象，例如，眼睛闭合度增加可能表明个体正在打瞌睡。 总结而言，这是一个利用Matlab的图像处理技术，结合肤色检测和霍夫变换进行人眼定位的疲劳检测系统。它通过分析人眼的动态变化来评估疲劳程度，对于提高特定岗位的安全性和工作效率具有重要意义。未来的研究可能涉及更复杂的特征提取、深度学习模型的引入，以及在更大规模数据集上的验证，以提高疲劳检测的准确性和鲁棒性。