驾驶员疲劳检测：基于眼部特征与肤色分割的研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术，涉及图像处理、特征提取和模式识别等多个方面。文章通过分析驾驶员疲劳驾驶的现状和挑战，提出了一种以眼睛检测为主，脸部变化为辅的疲劳检测框架。在处理过程中，论文分别针对彩色图像和灰度图像提出了不同的处理方法：对于彩色图像，采用了YCbCr色彩空间的光照补偿和自适应阈值肤色分割；对于灰度图像，利用Haar特征和AdaBoost分类器进行人脸检测，并优化了训练过程以提高效率。此外，论文还利用无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter）对人眼进行精确跟踪，通过监测眼睛闭合时间来判断疲劳状态。最后，通过嘴巴的宽高比判断打哈欠情况，进一步综合评估驾驶员的疲劳程度。" 在【标题】中提到的"对特征模板特征值的计算"，主要指的是在计算机视觉领域中的特征提取技术。在面部识别中，Haar算法是一种常用的方法，它通过定义特定的特征模板（通常是矩形），将白色矩形区域的像素赋予+1权重，黑色矩形区域赋予-1权重，通过对图像进行滑动窗口检测，计算模板区域内像素的加权和，以此来识别目标特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。 【描述】中详细介绍了矩形区域积分图的特征计算，积分图是一种快速计算图像区域像素和的工具。通过预先计算的积分图，可以高效地得到任意形状区域的像素总和。在Haar特征模板计算中，积分图能有效加速特征值的求解，使得实时的面部检测成为可能。 【部分内容】提到了几种关键技术的应用，包括： 1. 基于YCbCr色彩空间的光照补偿肤色分割方法，用于处理彩色图像，以克服光照变化带来的影响。 2. Haar特征值与AdaBoost分类器结合的灰度图像人脸识别，通过级联分类器提高检测精度，并通过优化训练过程减少计算时间。 3. 使用无迹卡尔曼滤波器进行人眼跟踪，准确判断眼睛的闭合状态，作为疲劳检测的关键指标。 4. 考虑嘴巴的状态，如打哈欠的频率，作为额外的疲劳指标，增加检测的可靠性。 这些技术共同构建了一个全面的驾驶员疲劳检测系统，能够实时监测并预警驾驶员的疲劳状态，有助于提高行车安全。