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La falta de atención de los conductores es el principal factor que contribuye a los accidentes de tráfico. La falta de atención puede deberse al cansancio. El estado de alerta de una persona suele caracterizarse por diversas señales visuales, como el movimiento de los párpados, el movimiento de la mirada, el movimiento de la cabeza y la expresión facial, que pueden extraerse y concluir en el nivel de somnolencia. El estado mental del conductor también puede determinarse mediante las señales EEG. Así pues, este proyecto se centra en la combinación simultánea de múltiples señales visuales y no visuales para obtener una caracterización de la fatiga más robusta que una única entrada. Este enfoque combina expresiones faciales como el movimiento de los párpados y el bostezo para detectar la fatiga. Se detectan los rasgos faciales y, a continuación, se trazan los puntos de interés mediante la detección de puntos de esquina de Harris. El área cubierta por estos puntos de interés determina la presencia o ausencia de somnolencia. También estamos utilizando señales EEG para deducir el estado mental del conductor para la detección de la fatiga haciendo que el sistema sea más fiable. Por lo tanto, el sistema combina eficazmente las diversas características para ayudar a evitar los percances causados por la presencia de fatiga en los conductores.