基于YCbCr色彩与几何特征的驾驶员疲劳检测与嘴巴哈欠识别

本篇文章主要探讨了在SpringBoot应用程序中处理multipartfile文件上传过程中遇到的问题，特别是针对嘴巴特征在驾驶员疲劳检测中的应用。首先，文章强调了嘴唇在YCbCr颜色空间中的特性，如Cr分量较高且具有低频特性，而Cb分量较低。为了减少肤色影响和提高检测精度，作者提出利用RGB三基色构建肤色掩码，通过与嘴部色度分析结构相乘并进行闭运算，从而突出嘴唇区域。 作者针对彩色图像提出了一种肤色分割方法，基于YCbCr色彩空间的“分级别光照补偿+自适应阈值选取”，这种方法能根据不同光照级别进行补偿，生成肤色相似度图像，有效地克服了固定阈值分割的局限性。对于灰度图像，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，提出了AdaBoost快速训练方法以优化训练效率，解决训练耗时问题。 在眼睛检测方面，文章采用了无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）技术来跟踪驾驶员的眼睛，结合几何特征和投影方法，可以准确地定位和判断眼睛状态，当眼睛连续闭合超过一定帧数时，就被认为可能存在疲劳迹象。 此外，文章还考虑到了嘴巴特征在疲劳检测中的辅助作用，利用嘴巴的宽高比以及打哈欠行为来综合判断驾驶员的疲劳状态。这种结合多个面部特征的综合分析方法有助于更准确地评估驾驶员的疲劳程度，从而为疲劳驾驶预警系统提供科学依据。 这篇硕士论文深入研究了如何利用面部特征，尤其是嘴巴特征，结合色彩空间分析、光照补偿、几何特征和统计方法，来设计一个有效且实用的驾驶员疲劳检测系统，为实际应用提供了新的解决方案。