驾驶员疲劳检测：PERCLOS算法优势与眼部特征分析

"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，科学家们致力于开发有效的疲劳监测技术。本文主要探讨了如何利用面部特征，特别是眼睛状态，来检测驾驶员的疲劳程度。 首先，文章介绍了各种疲劳监测算法对驾驶员疲劳的相关性。表5.1列举了不同监测方法（如PERCLOS、EEG、头部位置和眨眼）与疲劳驾驶的关联性。结果显示，PERCLOS（闭眼时间百分比）在预测疲劳驾驶方面表现最佳，尤其是P80参数，其与真实疲劳状态的匹配度最高。因此，论文选择了PERCLOS，尤其是P80算法，来评估驾驶员的眼睛疲劳程度。 接着，论文深入阐述了PERCLOS的测量原理，它主要通过计算驾驶员眼睛闭合的时间比例来评估疲劳。当驾驶员的眼睛闭合超过一定比例（例如80%），则认为可能存在疲劳状态。 在实现驾驶员疲劳检测的过程中，论文提出了一个以眼睛检测为主，脸部变化为辅助的框架。对于彩色图像处理，论文提出了一种结合YCbCr色彩空间的光照补偿和自适应阈值选择的肤色分割方法。这种方法能够适应不同的光照条件，更准确地分割出人脸区域。 在灰度图像上，论文采用了基于Haar特征和AdaBoost的级联分类器来检测人脸。通过改进AdaBoost的训练过程，减少了训练时间，提高了人脸检测的速度和准确性。此外，论文还引入了一种基于Unscented Kalman Filter（无迹卡尔曼滤波）的眼部跟踪技术，结合几何特征和投影方法来定位人眼，以此判断眼睛是否闭合，如果连续闭合超过5帧，则认为驾驶员可能处于疲劳状态。 最后，论文考虑了嘴巴的状态作为辅助判断疲劳的依据，通过分析嘴巴的宽高比来识别打哈欠的行为，进一步确认驾驶员的疲劳程度。 这篇硕士论文详细研究了基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术，涵盖了图像处理、颜色模型、分类器设计和滤波器应用等多个方面，为疲劳驾驶的监测提供了一套实用且高效的解决方案。这些研究成果对于提升交通安全、降低因疲劳驾驶造成的事故具有重要意义。