通过眨眼频率判断疲劳程度，疲劳检测Matlab程序

资 源 简 介

通过眨眼频率判断疲劳程度，疲劳检测Matlab程序

详 情 说 明

疲劳检测是计算机视觉领域的重要应用之一，通过分析驾驶员的生理特征可以有效预防疲劳驾驶事故。基于Matlab实现的疲劳检测系统主要包含三个关键技术环节：

首先是人脸检测环节，系统采用基于肤色的识别算法来定位人脸区域。这种方法通过分析皮肤颜色在特定色彩空间（如YCbCr）中的分布特征，能够快速准确地从复杂背景中提取人脸。

眼部定位部分则运用霍夫变换进行圆形检测。由于人眼的虹膜近似圆形，霍夫变换的圆检测算法可以稳定地识别出双眼位置。该算法对光照变化具有一定鲁棒性，能适应不同环境下的检测需求。

核心的疲劳判断模块通过计算单位时间内的眨眼频率来评估疲劳程度。正常状态下人类每分钟眨眼约15-20次，当频率明显下降或出现长时间闭眼时，系统会判定为疲劳状态。算法会持续跟踪眼睑运动轨迹，建立时间序列模型进行分析。

这种非接触式的检测方案相比传统传感器方法更具实用性，且Matlab强大的图像处理工具箱为算法实现提供了便利。系统可扩展加入打哈欠检测、头部姿态分析等辅助判断模块，进一步提升检测精度。