57、基于哈欠和眼睑运动融合的嗜睡检测及高斯色彩图像增强算法

基于哈欠和眼睑运动融合的嗜睡检测及高斯色彩图像增强算法

基于哈欠和眼睑运动融合的嗜睡检测

在当今的许多场景中，如驾驶、工作等，检测人员的嗜睡状态至关重要，它能有效避免因疲劳导致的危险和失误。下面将详细介绍一种基于哈欠和眼睑运动融合的嗜睡检测算法。

哈欠检测

哈欠检测是该嗜睡检测算法的重要组成部分，其具体步骤如下：
1. 视频捕获与帧生成 ：首先需要捕获视频，并将输入的视频形成帧。这是整个检测过程的基础，为后续的面部和特征检测提供数据来源。
2. 面部轮廓检测 ：使用Viola和Jones算法来检测面部轮廓。这种算法在面部检测领域应用广泛，具有较高的准确性和效率。
3. 嘴巴区域处理 ：基于检测到的面部区域，选择嘴巴区域，并将其转换为灰度图像。然后使用Canny边缘检测来提取嘴唇的边缘。Canny边缘检测依赖于不同的阈值，以适应不同的光照强度和相机分辨率。该方法使用多个阈值来寻找边缘，上阈值用于确定边缘的起点，然后逐像素追踪边缘路径，如果像素值高于下阈值则标记为边缘，否则不标记。
4. 模板匹配与哈欠判断 ：使用模板匹配来判断嘴巴是否张开。如果模板与四个白色对象中的任何一个匹配，则认为嘴巴张开；否则，嘴巴闭合。如果在两秒内连续四个帧中都检测到嘴巴张开，则判定为打哈欠。

以下是哈欠检测的算法流程：

Procedure drowsy detect
1. Capture the video