Accurate Fatigue Detection Based on Multiple Facial Morphological Features
المؤلفون المشاركون
Li, Kangning
Wang, Shangshang
Du, Chang
Huang, Yuxin
Feng, Xin
Zhou, Fengfeng
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fatigue driving is becoming a dangerous and common situation for drivers and represents a significant factor for fatal car crashes.
Machine learning researchers utilized various sources of information to detect driver’s drowsiness.
This study integrated the morphological features of both the eye and mouth regions and extensively investigated the fatigue detection problem from the aspects of feature numbers, classifiers, and modeling parameters.
The proposed algorithm REcognizing the Drowsy Expression (REDE) achieved the 10-fold cross-validation accuracy 96.07% and took about 21 milliseconds to process one image.
REDE outperformed the existing four studies on both fatigue detection accuracy and running time and is fast enough to handle the task of real-time fatigue monitoring captured at the rate of 30 frames per second.
To further facilitate the research of fatigue detection, the raw data and the feature matrix were also released.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Kangning& Wang, Shangshang& Du, Chang& Huang, Yuxin& Feng, Xin& Zhou, Fengfeng. 2019. Accurate Fatigue Detection Based on Multiple Facial Morphological Features. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191625
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Kangning…[et al.]. Accurate Fatigue Detection Based on Multiple Facial Morphological Features. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191625
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Kangning& Wang, Shangshang& Du, Chang& Huang, Yuxin& Feng, Xin& Zhou, Fengfeng. Accurate Fatigue Detection Based on Multiple Facial Morphological Features. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191625
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191625
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر