基于YCbCr色彩与卡尔曼滤波的驾驶员疲劳检测系统

本篇硕士学位论文主要探讨了统计模式识别系统在驾驶员疲劳检测中的应用，特别是解决SpringBoot中multipartfile文件上传过程中与面部特征分析相关的技术问题。标题“统计模式识别系统-解决springboot multipartfile文件上传遇到的问题”表明了研究的焦点在于如何通过统计模式识别技术处理文件上传过程中的面部数据，以实现实时且准确的驾驶员疲劳检测。 在论文中，作者首先阐述了背景，指出当前疲劳检测研究面临的挑战，尤其是在复杂光照条件和单一疲劳指标的局限性。为解决这些问题，论文提出了一个创新的框架，以眼睛检测为核心，结合脸部变化辅助的疲劳检测策略。这不仅考虑到了眼睛作为疲劳显著标志的重要性，也兼顾了脸部表情变化的影响。 针对彩色图像处理，作者设计了一种基于YCbCr色彩空间的肤色分割方法，通过分级别光照补偿和自适应阈值选取，有效应对光照变化，提高了肤色区域的精确分割性能。这种方法克服了传统固定阈值分割的不足，提高了检测的准确性。 对于灰度图像中的人脸检测，采用了几何特征和级联增强分类器（Haar特征值+AdaBoost），并提出了一种快速训练AdaBoost分类器的方法，优化了训练效率，降低了算法的运行时间。这使得在实际应用中，可以快速准确地定位和识别驾驶员的人脸。 眼睛定位和状态判断是疲劳检测的关键环节。论文引入了无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）技术，结合几何特征和投影方法，实现了对驾驶员眼睛的实时跟踪。通过连续闭眼帧数的分析，能够有效地评估驾驶员的疲劳程度。 此外，论文还探讨了如何将嘴巴打哈欠状态纳入综合判断，通过分析嘴巴的宽高比以及打哈欠行为，进一步提升了疲劳状态判定的准确性。这种多维度的疲劳检测策略有助于在实际驾驶环境中更准确地识别疲劳问题。 总结起来，本论文深入研究了统计模式识别在驾驶员疲劳检测中的应用，通过创新的方法和技术，不仅解决了文件上传过程中的技术难题，也为实际的驾驶员疲劳监控提供了强有力的支持。