基于近红外虹膜图像序列的行为曲线分析
计算机视觉与模式识别
2022-03-07 v1 机器学习
摘要
本文提出一种从近红外(NIR)虹膜视频帧流中估计行为曲线的新方法。该方法可用于适岗状态检测系统(FFD)。研究重点在于确定酒精、药物和嗜睡等外部因素对中枢神经系统(CNS)的影响。目的是分析这种行为如何表现在虹膜和瞳孔运动中，以及是否可以用标准NIR相机捕捉这些变化。行为分析显示了瞳孔和虹膜行为在将工人分类为“适岗”或“不适岗”状态方面的本质差异。最佳结果能够稳健地区分处于酒精、药物摄入和睡眠状态下的受试者。多层感知机(MLP)和梯度提升机(GBM)在所有组中均取得最佳结果，适岗与不适岗类别的总体准确率分别为74.0%和75.5%。这些结果为虹膜采集设备开辟了新的应用。
引用
@article{arxiv.2203.02488,
title = {Behavioural Curves Analysis Using Near-Infrared-Iris Image Sequences},
author = {L. Causa and J. E. Tapia and E. Lopez-Droguett and A. Valenzuela and D. Benalcazar and C. Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02488},
year = {2022}
}