列车司机疲劳驾驶检测：基于人脸特征的识别系统研究

"基于人脸特征的列车司机疲劳驾驶检测与识别系统研究" 这篇硕士论文主要探讨了如何通过人脸特征来构建一个列车司机疲劳驾驶检测与识别系统。作者徐建君在导师朱金陵的指导下，深入研究了模式识别和图像处理技术在解决铁路安全问题中的应用，特别是针对列车司机疲劳驾驶这一重大安全隐患。 首先，论文介绍了当前铁路运输背景下，列车司机工作强度增加和作息环境的影响，导致疲劳驾驶成为严重问题，因此对司机工作状态的监测变得至关重要。系统的设计遵循车载、实时、非接触的基本原则，以适应列车运行环境的复杂性和动态性。 在技术实现上，论文分为三个主要部分： 1. 人脸检测算法开发：采用了Harr-like弱特征与Adaboost算法，训练出人脸分类器，并结合Canny边缘检测与区域命中统计的方法，提高了人脸检测的准确性和鲁棒性。 2. 人眼检测与状态分析算法开发：利用Adaboost算法训练人眼检测分类器。然后，通过比较Hough找圆法和灰度投影法的优缺点，提出了区域灰度特征比较法，这种方法无需精确的几何模型，依赖于区域特征的灰度均值，具有较高的鲁棒性，能有效分析人眼状态。 3. 疲劳驾驶检测与识别算法的DSP移植：将算法移植到基于DSP数字信号处理芯片的硬件平台上，利用DSP/BIOS实时操作系统，通过优化手段实现了每秒18帧的检测速度，满足了实时性需求。 最后，论文通过在PC和DSP平台上搭建系统，对算法进行了正确率和实时性测试，验证了算法的有效性。虽然达到了预期目标，但作者也指出，要将此系统推向实际应用阶段，还需要进一步的工作和完善。 关键词包括：人脸特征、Adaboost、疲劳驾驶检测与识别，这些都是该研究的核心概念。