本文探讨了驾驶员疲劳检测的重要性和现有挑战，提出了一种以眼睛检测为主、脸部变化为辅的框架，包括肤色分割、灰度图像中的人脸检测、眼睛跟踪以及结合嘴巴打哈欠的综合评估。使用自适应方法和改进的算法提高识别效率，以期接近实际应用。
基于面部特征的驾驶员疲劳检测
摘 要
在交通事故中，因驾驶员的疲劳引发的车祸占有相当大的比例。因此，驾驶员疲劳的 检测日益受到人们的关注。目前为止，虽然对疲劳检测方法已进行了许多研究，但仍然有 2个问题需要解决，第一是由于驾驶员的所处的特定环境会受光线干扰方面严重的制约， 第二是用单一的指标很难判定疲劳问题，而需要一个综合指标来评价。因此，对驾驶员疲 劳的检测问题目前尚没有真正解决，离实际真正应用还有距离。
驾驶员疲劳最大的变化是眼睛的异常开闭，但同时在脸部也会发生变化，因此有效的
检测驾驶员疲劳，关键是如何提高驾驶员在不同的背景下人脸和眼睛的识别与检测效率，
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