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MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面

于 2020-08-07 发布
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代码说明：

说明：  一、主要研究内容 1.基本内容 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帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果 三、GUI界面设计 [需要有一定编程功底](1. Basic contents The goal of this design is to use the powerful image processing ability of MATLAB and the practical and convenient programming method, through processing the video frame series images including face, the eye location method of gray integral projection technology, and then using PERCLOS count to calculate the blink rate, so as to get a more accurate fatigue condition. Including the first draft of Lun.)

文件列表：

MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面, 0 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\Eye_jingzhundingwei.m, 1485 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GUI.fig, 19006 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GUI.m, 9298 , 2020-07-31
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MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GUI预期图.png, 315763 , 2020-02-04
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GetAllDatabase.m, 134 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GetEyeAccurateDatabase.m, 982 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GetFaceDatabase.m, 699 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\GetValideDatabase.m, 721 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\Nv.mat, 381 , 2018-05-05
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\ResultOut.m, 469 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\video_images, 0 , 2020-07-30
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MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\youxiaoquyu.m, 807 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\人眼定位.png, 78461 , 2020-02-04
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\原理图.jpg, 87939 , 2008-05-03
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\打开方式.txt, 572 , 2020-07-31
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\灰度积分投影人眼定位.png, 155395 , 2020-02-04
MATLAB疲劳检测专注度识别GUI用户界面\预处理.png, 184977 , 2020-02-04

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    说明：  matlab图像去模糊算法代码，使用两倍长度的点扩散函数进行维纳滤波，模糊图像加入随机噪声，计算噪声信号功率比，使用噪声能量和图像一维自相关函数进行维纳滤波，模糊后的图像，减小噪声能量进行规则化滤波，增大拉格朗日乘子进行滤波，继续对恢复的图像反卷积，产生模糊图像，最初的PSF，显示最初PSF下恢复的PSF。(MATLAB image deblurring algorithm code, using double-length point spread function for Wiener filtering, adding random noise to blurred image, calculating noise signal power ratio, using noise energy and image one-dimensional autocorrelation function for Wiener filtering, blurred image, reducing noise energy for regular filtering, increasing Lagrange multiplier for filtering, continue to restore the image. Like deconvolution, a blurred image is generated. The original PSF displays the restored PSF under the original PSF.)
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