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，使用Matlab平台，通过肤色识别、霍夫变换进行人眼检测，以评估眨眼频率判断疲劳程度。该系统在多个应用场景，如列车员疲劳提醒、疲劳驾驶预防等方面有重要作用。" 本文档详细介绍了基于面部特征识别的疲劳检测系统的开发过程，主要在Matlab环境下实现。该系统的核心是通过分析人脸图像中的特征，特别是人眼的状态，来评估个体的疲劳程度。系统设计中涉及的主要技术包括： 1. 肤色检测：首先，系统利用色彩空间转换（如HSV空间）来提取图像中的肤色区域。通过对肤色范围的定义和内部填充，能够有效地区分出人脸部分，如图2-1至图2-4所示，这一步骤为人脸检测与提取奠定了基础。 2. 人眼定位：在获取了人脸图像后，系统采用霍夫变换对灰度化的人脸图像进行边缘检测，寻找可能的眼睛轮廓。通过Prewitt算子增强边缘，并使用霍夫变换检测圆形结构（代表眼睛），如图2-5至图2-7所示。进一步的膨胀处理有助于更准确地界定眼睛区域，便于后续的疲劳状态分析。 3. 疲劳判断：人眼的闭合度是判断疲劳的重要指标。系统统计每一帧图像中人眼的大小，对其进行归一化处理，以消除光照、表情等因素的影响。通过比较连续帧间人眼的开闭变化，计算眨眼频率，从而推断个体的疲劳状态。图2-9展示了不同闭合度下的人眼检测结果。 4. 系统应用：疲劳检测系统不仅适用于汽车驾驶场景，防止疲劳驾驶，也适用于其他需要保持警觉的岗位，如列车员、质检员等，能及时发出疲劳提醒，确保工作安全。 5. 系统软件设计框架：整个系统设计分为几个关键模块，包括图像预处理、面部特征检测、眼睛状态分析以及疲劳程度判定。这些模块协同工作，共同实现高效、准确的疲劳检测功能。 6. 研究目标：设计的目标是利用Matlab的图像处理功能，通过实时处理视频流，分析面部特征，特别是眼睛的运动，以提供准确的疲劳状态反馈。 总结而言，该系统设计巧妙地结合了图像处理技术与生物特征分析，实现了对疲劳状态的有效监测。其在未来的发展中，有望进一步提高检测精度，扩大应用范围，对交通安全和其他需要高度警觉的工作环境带来显著的改善。