基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测

孙忆晨; 罗涛

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基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测

首发时间：2016-01-12

孙忆晨 ¹
孙忆晨（1991.04.25-），女，硕士，车联网及计算机视觉
罗涛 ¹
罗涛（1971年-），男，教授，主要研究方向：移动通信及多媒体、认知无线电技术和车辆通信网络等。

1、北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876

摘要：疲劳检测对于降低交通事故发生率，保障出行安全，具有重要的意义。论文针对现有疲劳检测算法特征少，稳定性差及准确度低等弊端，提出了一种基于机器学习的多视觉特征融合的疲劳检测算法。首先，论文综合考虑包括眨眼频率、闭眼时长、打哈欠的频率、打哈欠的时长、点头的频率、点头的时长、摇头的频率以及摇头的时长在内的8个视觉疲劳特征，并用机器学习模型训练和学习疲劳特征，优选出LR（Logistic Regression，逻辑回归）模型。实验表明，优选出的基于LR模型的多特征融合疲劳检测算法，在检测的准确率、精确率以及召回率上都比现有的P80单特征检测，及基于模糊系统的检测算法有明显提高。

关键词：疲劳检测视觉特征机器学习 LR模型

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Fatigue Detection Algorithm Based on Multi-visual Features Fusion by Using Machine Learning Model

SUN Yichen ¹
孙忆晨（1991.04.25-），女，硕士，车联网及计算机视觉
LUO Tao ¹
罗涛（1971年-），男，教授，主要研究方向：移动通信及多媒体、认知无线电技术和车辆通信网络等。

1、School of Information and Communication Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876

Abstract：Fatigue detection is of great importance for reducing the rate of accidents. In this paper, a novel fatigue detection method based on machine learning is proposed to offset the shortness of existing fatigue detection methods. Eight visual fatigue features are calculated: blinking frequency, eyes closing period, yawning frequency, yawning period, nodding frequency, nodding period, turning frequency and turing period. Then the data set obtained was put into the machine learning models for training. LR (Logistic Regression) model shows better performance than other machine learning models. The lab result shows that the proposed multi-visual features based LR fatigue detection algorithm performs the best in recall, precision and accuracy compared with the existing fatigue detection methods.

Keywords： fatigue detection visual features machine learning LR model

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孙忆晨，罗涛. 基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2016-01-12]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201601-239.

No.4674482112935514****

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论文编号	201601-239
论文题目	基于机器学习的多视觉特征融合疲劳检测
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