基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术研究

"该文主要探讨了驾驶员疲劳检测技术，特别是基于面部特征的检测方法，以解决在实际应用中的实时性和非接触性问题。文章介绍了目前疲劳驾驶研究的不足，如实时响应速度和非接触式监测的需求，并着重阐述了通过面部特征（尤其是眼睛和嘴巴）来检测驾驶员疲劳的技术细节。" 在交通事故中，驾驶员的疲劳状态往往是导致事故的重要因素。传统的疲劳检测方法，如脑电、心电、肌电信号等，往往需要与身体接触，这在实际驾驶环境中可能会引起不适或干扰驾驶。因此，非接触式的疲劳检测技术成为了研究的重点。文章提出了基于面部特征的检测方案，这一方法可以减少对驾驶员的干扰。 论文首先对驾驶员疲劳检测的现有技术进行了概述，强调了光线干扰和单一指标难以准确判定疲劳的现状。为了克服这些问题，文章采用了眼睛检测为主、脸部变化为辅的策略。眼睛作为疲劳最直观的标志，其异常开闭状态可以反映出驾驶员的疲劳程度。 对于彩色图像处理，论文提出了一种基于YCbCr色彩空间的肤色分割方法。通过分级别光照补偿和自适应阈值选取，有效提升了在不同光照条件下的肤色识别准确性，降低了固定阈值分割的局限性。 针对灰度图像，论文应用了Haar特征值结合AdaBoost分类器的人脸检测方法，并优化了AdaBoost的训练过程，提高了算法的运行效率。同时，为了追踪和判断眼睛状态，文章引入了Unscented Kalman Filter（UKF）进行眼睑的跟踪。通过几何特征和投影方法定位眼睛，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。 此外，论文还考虑了嘴巴状态，特别是打哈欠检测，通过分析嘴巴的宽高比来辅助判断驾驶员的疲劳状况。这种多特征结合的方式增强了疲劳检测的准确性，使得在不同环境下的表现更为稳定。 这篇硕士论文深入研究了驾驶员疲劳检测技术，特别是在非接触性和实时性方面，为疲劳驾驶的预防提供了创新性的解决方案。通过面部特征分析，尤其是眼睛和嘴巴的状态监测，提高了检测的可靠性和实用性，为未来智能交通系统中的疲劳驾驶预警提供了理论和技术支持。