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本文就疲劳驾驶监测识别技术的研究现状,针对目前单一信号源导致的稳定性不足、易受外界环境影响等问题,提出了基于多信息融合的疲劳状态识别算法模型.算法融合图像和脉搏两类信息源,提取人脸图像中的眼部状态特征和脉搏信号的时、频域信息参数,综合两类特征构建融合特征向量空间,使用基于PCA和SVM的方法建立疲劳状态识别决策器,最终完成对人体疲劳状态的监测和识别.