Интеллектуальные алгоритмы определения физиологических состояний зевания для оценки усталости - Назаров, Файзулло; Хамидов, Мунис (Международный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий, 2024)
В данном исследовании были использованы зевота, считающаяся одним из физиологических отклонений человека, классификация состояния открывания рта и несколько алгоритмов машинного обучения. Модель CNN превзошла традиционные методы машинного обучения, такие как SVM, MLP и KNN, с точностью 97,07%. В ходе исследования был сформирован набор данных с использованием изображений части рта, извлеченных из изображений лица с использованием CNN, и была обучена модель. Кроме того, общая производительность модели улучшается с помощью методов нормализации набора данных и исключения. Результаты демонстрируют эффективность алгоритма CNN в обнаружении состояния открытия рта (зевания) и открывают возможность дальнейшего совершенствования систем обнаружения состояния усталости в будущем.