基于 XGBoost 算法利用人脸检测的抗疲劳识别模型
计算机视觉与模式识别
2023-03-23 v1
摘要
由于疲劳通常表现于人面部眼睛与嘴巴，本文尝试利用眼睛纵横比（EAR）与嘴巴纵横比（MAR）这两个指标，构建一种基于 XGBoost 算法的疲劳识别模型。该模型准确率达 87.37%、灵敏度为 89.14%，被证明对进一步应用高效且有效。
引用
@article{arxiv.2303.12727,
title = {A XGBoost Algorithm-based Fatigue Recognition Model Using Face Detection},
author = {Xinrui Chen and Bingquan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12727},
year = {2023}
}
备注
6 pages;2 fiqures