基于YCbCr的驾驶员疲劳检测方法与模型选择

在本文中，作者探讨了如何通过选择合适的模型解决SpringBoot中multipartfile文件上传过程中遇到的面部识别问题。首先，针对面部识别技术在驾驶员疲劳检测中的应用，作者指出传统的疲劳检测面临两个主要挑战：一是光照条件的影响，二是需要一个综合指标来准确评估疲劳程度。为了解决这些问题，作者提出了以下关键方法： 1. 色彩空间的选择：作者选择YCbCr色彩空间进行肤色提取，因为这种空间下，不同人的皮肤色度信息(Cb, Cr)虽然存在个体差异，但在同一空间内色度变化相对较小，便于肤色的聚类分析。通过归一化处理，可以建立一个二维高斯模型来描述肤色特征。 2. 肤色分割方法：对于彩色图像，作者设计了一种基于“分级别光照补偿+自适应阈值选取”的肤色分割策略。这种方法能动态补偿不同光照级别的影响，通过肤色相似度图像和自适应阈值来精确区分肤色区域，从而有效避免固定阈值分割的局限性。 3. 灰度图像处理：针对灰度图像，作者采用了几何特征（如Haar特征）和级联增强分类器（如AdaBoost分类器）进行人脸检测。针对训练耗时的问题，作者提出了一种改进的AdaBoost快速训练方法，提高了算法的效率。 4. 眼睛追踪与疲劳判断：针对眼睛这一关键指标，文章引入了无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）进行眼睛跟踪。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，系统会判定驾驶员可能处于疲劳状态。 5. 综合疲劳判定：除了眼睛状态外，文章还考虑了嘴巴打哈欠这一额外线索。通过分析嘴巴的宽高比以及打哈欠动作，可以进一步增强对驾驶员疲劳状态的判断准确性。 本文提供了一个全面的解决方案，不仅解决了SpringBoot文件上传中的肤色识别问题，还在驾驶员疲劳检测中综合运用了多种技术，提高了识别精度和适应性，为实际应用提供了有价值的参考。