基于Matlab_Simulink脸部疲劳状态检测系统的研究_毕业论文.pdf

基于Matlab/Simulink脸部疲劳状态检测系统的研究 本文的主要贡献在于提出了基于Matlab/Simulink的脸部疲劳状态检测系统，以解决疲劳驾驶检测系统软件开发中的瓶颈问题。该系统通过利用Matlab/Simulink开放和灵活的开发平台，创建脸部疲劳状态检测模型，直接产生在DSP上运行的C代码。 在该系统中，首先对获得的原始图像进行了光照补偿预处理，然后利用肤色模型信息对人脸进行分割，将肤色和非肤色区域分离，得到人脸的二值化图像。然后，对二值化图像去除噪声后，采用快速投影的方法进行人脸中心点的定位和区域搜索，粗略地定位出人脸区域。接着，对人脸区域的上半部分再次使用投影的方法将眼睛定位出来，并对人脸区域的下半部分采用搜索最大连通区域的方法将嘴唇成功地定位。 接着，把眼睛和嘴唇区域的宽高比作为判断疲劳状态的标准，最终实现了对疲劳状态准确快速地检测。该检测方法首先在MATLAB环境下实现，然后在Simulink开发平台上形成仿真模型，并且直接生成可在DSP上运行的C代码。在DM642上对生成的部分源代码做了进一步调试，取得了良好的效果。 该系统的主要技术点包括： 1. 基于Matlab/Simulink的脸部疲劳状态检测系统，解决了疲劳驾驶检测系统软件开发中的瓶颈问题。 2. 采用肤色模型信息对人脸进行分割，得到人脸的二值化图像。 3. 使用快速投影的方法进行人脸中心点的定位和区域搜索，粗略地定位出人脸区域。 4. 采用眼睛和嘴唇区域的宽高比作为判断疲劳状态的标准，实现了对疲劳状态准确快速地检测。 5. 在Simulink开发平台上形成仿真模型，并且直接生成可在DSP上运行的C代码。 6. 在DM642上对生成的部分源代码做了进一步调试，取得了良好的效果。 该系统的优点包括： 1. 解决了疲劳驾驶检测系统软件开发中的瓶颈问题。 2. 提高了疲劳驾驶检测系统的检测准确性和速度。 3. 可以在DSP上直接运行，具有良好的移植性。 4. 可以在各种应用场景中使用，具有广泛的应用前景。 本文的主要贡献在于提出了基于Matlab/Simulink的脸部疲劳状态检测系统，解决了疲劳驾驶检测系统软件开发中的瓶颈问题，并提高了疲劳驾驶检测系统的检测准确性和速度。