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基于疲劳驾驶检测的各种机器学习技术的比较分析( A Comparative Analysis of using Various Machine learning Techniques based on Drowsy Driver Detection )
A Bano A Saxena GK Das
在图像处理或计算机视觉中,图像分割是场景理解、医学图像评估、机器人感知、视频监控、增强逼真或压缩等应用中的一个重要问题。每年由于人为原因造成的道路交通事故中,死伤人数不断上升。困倦和开车的风险特别大，也很难识别。这是在困倦中导致道路撞车的第二大原因，仅次于酒精。检测驾驶员睡意是一种车辆安全技术，有助于消除驾驶员因睡意而造成的伤害。交通事故的主要原因之一是司机的困倦。这是一个非常严重的道路安全问题。本文提出了各种检测驾驶员睡意的方法，这些方法之间的比较是极具挑战性的。为此，我们比较了基于面部表情的机器学习方法，特别是基于眼睛状态的机器学习方法。除了眼睛检测外，还进行了嘴巴检测和人脸检测的实验。本文探讨了机器学习的几种方法，如支持向量机、神经网络和隐马尔可夫模型。通过分析，我们发现HMM模型与其他模型相比具有更高的精度。
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