基于面部特征识别的疲劳检测系统设计实现

1.研究背景与意义

疲劳检测在现实生活中具有很大的意义和实用价值，也是一个值得进一步完善研究的课题。

2.研究目标

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频图像，识别分析面部特征，从而得到比较准确的疲劳状况。

3.系统软件设计框架

基于肤色的人脸检测与提取算法流程；

在HSV色彩空间中提取到的肤色范围；

肤色范围设置为白色，非肤色范围取黑，并且进行内部填充，可以得到的人脸范围的黑白模版；

基于霍夫变换的人眼定位与统计；

使用Prewitt算子进行边缘检测，得到人眼的边缘曲线；

由边缘图像进行霍夫变换检测圆，得到人眼的边缘曲线；

得到的人眼边缘曲线不是很完整，因此做一下膨胀处理，得到人眼范

围，便于统计大小信息；

对得到的每一帧图像中的人眼信息统计，得到人眼闭合的帧数与总数

的比例，判断疲劳。

4.总结

本设计简单易行，但是运行速度比较慢，主要是霍夫变换运算量比较大。为了减少运算量，可以进一步减少人眼搜索范围。

对于人脸，可以确定，人眼一般位于头部中间偏上的位置，加上是下方的脖子等区域，可以认为人眼在头部上半部分，如此就可以把搜索范围减少一半，运算速度也可以加快一倍。