arXiv cs.CV· Olivia Nocentini, Marta Lagomarsino, Gokhan Solak, Younggeol Cho, Qiyi Tong, Sara Zeynalpour, Marta Lorenzini, Alessandro Ledda, Arash Ajoudani·· 4 小时前AI 评分28
基于图神经网络与面部及上半身关键点的模拟列车司机状态识别
Graph-Based Recognition of Simulated Train-Driver States From Facial and Upper-Body Keypoints
AI 导读
一项研究提出仅靠单个前置 RGB 摄像头和图神经网络识别模拟列车司机状态，将其分为警觉、非警觉和包含模拟紧急类行为的紧急类。在光照条件下，融合面部与骨骼特征的三分类模型准确率最高达 81%，该特征组合在警觉/非警觉二分类上达到 99%。团队同时发布了一套在三种光照条件下录制的受控 RGB 视频数据集，推动被动、非接触式的司机状态识别。
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