基于HSV色彩空间的面部疲劳检测系统设计与实现

本篇文章主要探讨了基于面部特征识别的疲劳检测系统设计，着重介绍了HSV色彩空间在该系统中的应用。HSV（色调-饱和度-亮度）色彩空间是一种非线性色彩模型，它将颜色分解为色相（H）、饱和度（S）和亮度（V）三个维度，这种特性有助于区分色彩并提取人脸的特性，尤其是在肤色检测方面。文章首先强调了色彩空间选择的重要性，指出HSV模型因其将亮度和色彩特性分离而更适合处理肤色信息。 系统设计的核心步骤包括： 1. 肤色人脸检测与提取：通过HSV色彩空间，将原始图像转换成HSV色彩模式，然后提取肤色区域，通过内部填充得到人脸轮廓。这个过程在图2-1至图2-3中逐步展示，首先是原图，然后是HSV色彩空间中的肤色范围，最后转化为黑白模板以便于人脸范围的定位。 2. 基于霍夫变换的人眼定位：将人脸图像转换为灰度图像，利用边缘检测（如Prewitt算子）找出人眼边缘，再通过霍夫变换来定位人眼的位置，并通过膨胀操作增强边缘，以便后续统计分析。不同闭合度的人眼检测结果对比图2-9展示了这一过程的效果。 3. 疲劳判断：在每一帧图像中，对人眼大小进行归一化处理，这是判断疲劳状态的关键步骤。通过监测人眼尺寸的变化，可以推测个体的疲劳程度，例如，如果人眼大小减小可能表示疲劳加剧。 本文的研究背景着重于疲劳检测的实际应用，如列车员、驾驶员的疲劳提醒，以及质检员等岗位的防打盹措施。系统的目标是利用Matlab的强大图像处理功能，通过面部特征分析来实现准确的疲劳状态识别。整个设计不仅具有理论意义，也具有实际操作价值，为提高工作效率和安全提供了技术支持。