作　　者： ; ; ;

机构地区： 中南大学信息科学与工程学院

出　　处： 《计算机科学》 2010年第11期265-267,共3页

摘　　要： 提出了一种基于人脸运动信息和改进保局投影的疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,并以此作为疲劳特征;为了有效地进行疲劳特征降维,提出了改进的保局投影方法,该方法很好地保留了数据的局部流形结构和全局结构;采用加权k近邻的方法进行疲劳识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。 In this paper,we presented a new method for fatigue recognition based on facial motion and improved locality preserving projections.Facial velocity information,which is determined using Optical flow techniques,was used to characterize fatigue.The improved locality preserving projections,which preserve the local and global structure of the data manifold,was proposed to extract the effective fatigue feature.Weighted K-nearest neighbor（WKNN）was instructed to recognize fatigue.A set of experiments of fatigue recognition were presented,and the experiment results show that the proposed method is effective and attains a satisfactory effect.

关 键 词： 疲劳识别 保局投影 加权 近邻

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]