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1 篇 英文

检索条件"机构=School OfMicroelectronics and Communication Engineering"

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详细简洁

排序：

Driving Fatigue Detection Combining Face Features with Physiological Information 7

Driving Fatigue Detection Combining Face Features with Physi...

引用

7th IEEE International Conference on Network Intelligence and Digital Content, IC-NIDC 2021

作者： Zeng, Lingqiu Wang, Yang Han, Qingwen Zhou, Kun Ye, Lei Long, Yang Chongqing University School of Computer Science Chongqing400044 China Research and Development Center of Transport Industry of Self-driving Technology Chongqing400000 China School OfMicroelectronics and Communication Engineering Chongqing University Chongqing400044 China Chongqing Key Laboratory of Space Information Network and Intelligent Information Fusion College of Mechanical and Vehicle Engineering Chongqing University Chongqing400044 China

ISBN: (纸本)9781665405829

Fatigue driving is one of the main reasons that cause sever accidents. It's necessary to detect fatigue state and warn drivers to avoid life-threatening accidents. There are many related technologies to detect fatigue, some of which based on physiological information or face features. However, biological indicators are difficult to analyze in real-time and the signal sensor is invasive while image-based approaches have relatively strong subjective. Hence, in this paper, a method combined physiological information and face features is employed. We use near-infrared spectroscopy (fNIRS) on behalf of physical states and eye and mouth condition representing face states. Firstly, Multi-Task Convolutional Neural Network (MTCNN) was used to extract image features and then a lightly classifier was designed to recognize the state of face states. Finally, we use Long Short-Term Memory (LSTM) model to fuse these characters and predict fatigue. Experiment results show that the method proposed have a high accuracy about 95.8% and fast speed about 6.12ms to detect fatigue. © 2021 IEEE.

关键词： Long short-term memory

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