驾驶员疲劳检测：基于面部特征的智能解决方案

"基于面部特征的驾驶员疲劳检测" 在当今社会，交通安全问题至关重要，而驾驶员疲劳是导致交通事故的重要因素之一。本硕士学位论文聚焦于利用面部特征进行驾驶员疲劳检测，以减少由疲劳驾驶引起的事故。目前，尽管已经有许多疲劳检测方法被研究，但仍存在两个主要挑战：一是光照条件变化对检测的影响，二是需要一个全面的指标来判断疲劳状态，而不仅仅是单一的指标。 论文的主要贡献和研究成果如下： 1. 文献回顾与框架构建：首先，论文对现有的驾驶员疲劳检测技术进行了全面的文献综述，提出了一种以眼睛状态检测为主，结合脸部变化辅助的疲劳检测框架。这一框架旨在通过精确捕捉和分析驾驶员的眼睛和脸部特征来判断疲劳程度。 2. 肤色分割技术：针对彩色图像，论文提出了一种基于YCbCr色彩空间的肤色分割方法，包括“分级别光照补偿+自适应阈值选取”。这种方法能够动态适应不同光照环境，提高了肤色区域的分割准确性，解决了固定阈值分割的局限性。 3. 人脸识别：在灰度图像处理中，论文采用了基于Haar特征值和AdaBoost的级联增强分类器来检测人脸。通过改进AdaBoost的训练过程，减少了训练时间，提升了人脸识别的效率。 4. 眼睛状态检测与跟踪：论文引入了Unscented Kalman Filter（UKF）无迹卡尔曼滤波器来追踪驾驶员的眼部运动，通过几何特征和投影技术定位人眼，当眼睛连续闭合超过5帧时，判断驾驶员可能处于疲劳状态。实验表明，这种方法在各种环境下具有良好的鲁棒性和准确性。 5. 嘴巴状态监测：为了更全面地评估疲劳，论文考虑了嘴巴的打哈欠状态，通过分析嘴巴的宽高比来判断驾驶员是否在打哈欠。打哈欠是疲劳的明显迹象，其检测结果可以作为综合判断疲劳的依据。 这篇论文在驾驶员疲劳检测领域取得了显著的进步，通过结合面部多个特征，尤其是在眼睛和嘴巴状态的精确监测，提高了疲劳检测的准确性和实用性。这些研究成果对于开发更智能、更可靠的车载疲劳监测系统具有重要价值，有助于预防因疲劳驾驶引发的交通事故。