基于肤色模型的疲劳驾驶的matlab代码

资 源 简 介

基于肤色模型的疲劳驾驶的matlab代码

详 情 说 明

基于肤色模型的疲劳驾驶检测系统主要通过分析驾驶员的面部特征来判断其疲劳状态。该系统采用YCbCr色彩空间的算法实现，整个流程可分为三个阶段：人脸空间构建、特征向量提取和眼部疲劳识别。

首先，系统通过肤色模型在YCbCr色彩空间中建立人脸检测的阈值范围。YCbCr色彩空间能够有效分离亮度（Y）和色度（Cb、Cr）信息，使肤色检测更为鲁棒。算法会预先设定Cb和Cr的阈值范围，以便在复杂光照条件下准确区分人脸区域与背景。

接下来，系统从检测到的人脸区域中提取特征向量。这一步骤可能涉及人眼定位，例如利用灰度投影或形态学处理来精确定位眼睛区域。通过对眼部特征的持续跟踪，系统可以获取眼睛的睁开和闭合状态。

最后，疲劳驾驶的判断基于眼部特征的变化规律。例如，通过计算单位时间内眼睛闭合的频率或持续时间（如PERCLOS指标），系统可以评估驾驶员的疲劳程度。本程序使用了25张训练图像来优化算法参数，确保检测的准确性。

该方法的优势在于实时性强且计算量适中，适合嵌入式或车载系统的应用场景。但需要注意环境光线变化可能对肤色检测造成干扰，因此实际部署时可能需要结合其他传感器数据以提高鲁棒性。