驾驶员疲劳检测：基于眼部状态与肤色分割的研究

"基于面部特征的驾驶员疲劳检测" 在现代交通系统中，驾驶员的疲劳状态是导致交通事故的重要因素之一。为了预防由疲劳驾驶引起的事故，科学家和工程师们致力于开发能够实时监测驾驶员疲劳的系统。本文主要关注如何通过面部特征，尤其是眼睛状态的识别，来解决这一问题。 在驾驶员疲劳检测领域，面临两大挑战：一是光照条件变化对视觉检测的影响，二是需要综合多个指标来准确评估疲劳。针对光照问题，论文提出了一种基于YCbCr色彩空间的肤色分割方法。这种方法首先应用分级别光照补偿来适应不同光照条件，然后建立肤色模型并利用自适应阈值选取技术进行肤色区域的分割。这种方法相比固定阈值分割，更能适应光照变化，提高了肤色检测的准确性。 对于人脸检测，论文采用了经典的Haar特征值结合AdaBoost分类器的方法。通过对弱分类器的选取策略进行优化以及改进AdaBoost的权重更新算法，论文提出了一个快速训练的方法，有效地减少了训练时间，提升了人脸检测的效率。 眼睛状态的识别是疲劳检测的关键。论文引入了无迹卡尔曼滤波器(UKF)进行人眼跟踪。通过结合几何特征和投影方法（如均值投影和方差投影）定位人眼，当眼睛连续闭合超过5帧时，系统可判断驾驶员处于疲劳状态。UKF的运用确保了在各种环境条件下都能稳定地追踪眼睛状态。 此外，为了更全面地评估疲劳，论文还考虑了嘴巴的状态，特别是打哈欠的行为。通过分析嘴巴的宽高比，可以辅助判断驾驶员的疲劳程度。 这篇硕士学位论文深入探讨了驾驶员疲劳检测的各个方面，包括光照补偿、肤色分割、人脸检测、眼睛状态识别以及嘴巴状态的分析。这些研究成果为开发实时、准确的疲劳监测系统提供了理论和技术支持，有助于提高道路安全。