霍夫变换与肤色检测：实现精确的人眼疲劳监控系统

该研究论文主要探讨了"基于霍夫变换的人眼定位与统计-基于面部特征识别的疲劳检测系统设计"。论文聚焦于利用计算机视觉技术在实时监控环境中，通过对人脸图像的处理来实现疲劳检测。研究背景表明，疲劳检测在多个领域如列车员、驾驶员等特定岗位的防打盹、质检员的警醒提醒等方面具有重要意义。 论文首先介绍了系统软件设计的核心部分，即基于肤色的人脸检测与提取。这一阶段涉及将原始图像转换到HSV色彩空间，通过肤色提取找出人脸区域，然后填充内部，形成黑白模板，以便后续处理。这种方法确保了人脸区域的准确识别。 接下来，论文详细阐述了基于霍夫变换的人眼定位过程。首先，将人脸图像灰度化，以便更好地分析边缘。然后，使用Prewitt算子进行边缘检测，找到眼睛的轮廓。霍夫变换被用于检测圆形，以确定人眼的位置。由于边缘可能不完整，作者进行了膨胀处理以增强边缘的完整性，便于后续的大小统计。 论文展示了不同闭合度的人眼检测结果对比，这有助于评估系统的鲁棒性和准确性。为了判断疲劳程度，每个视频帧中人眼的大小被归一化处理，这是疲劳检测的关键步骤，通过测量眼睛大小的变化可以推断出个体的疲劳状态。 总结部分可能会讨论系统的性能指标，如误报率、召回率等，以及实际应用中的挑战和改进方向。论文最后可能还会提到指导教师杨阳的贡献以及研究团队在电子信息科学与技术领域的研究背景和目标。 该论文结合了图像处理技术（如霍夫变换）和面部特征识别，为疲劳检测提供了一种实用的解决方案，旨在提高工作场所的安全性和效率。通过MATLAB平台的开发和实现，研究者们展示了一个从人脸检测到疲劳判断的完整流程，为相关领域的研究提供了有价值的经验和技术支持。