已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A novel temporal adaptive fuzzy neural network for facial feature based fatigue assessment

计算机科学 特征(语言学) 人工智能 人工神经网络 模糊逻辑 模式识别(心理学) 机器学习 哲学 语言学
作者
Zhimin Zhang,Hongmei Wang,Qi You,Liming Chen,Huansheng Ning
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:: 124124-124124
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2024.124124
摘要

When engaging in activities such as using video display terminals, driving, or sports, effective fatigue monitoring is crucial. Nevertheless, obtaining biological information through contact devices may interfere with normal activities. Deterministic expressions in mainstream machine learning have limitations in reflecting the continuous, dynamic, and fuzzy process of fatigue status. Additionally, fatigue is a cumulative process where the previous state impacts the assessment of the current one. To address these needs and challenges, this paper proposes a novel model based on facial videos called the temporal adaptive fuzzy neural network (TAFNN) for fatigue assessment. TAFNN utilizes an adaptive fuzzy neural network as its foundation and employs causal and dilated convolutions for the time information processing method to achieve time series extraction and fatigue assessment. It leverages facial physiological and motion features to minimize interference during assessment. Furthermore, TAFNN introduces a new calculation method for rule antecedents to enhance stability. Experimental results demonstrate that TAFNN effectively captures the cumulation and fuzziness of state changes, outperforming other widely adopted methods in both assessment ability and runtime performance. The improved rule antecedent calculation method successfully mitigates the issue of multiple memberships rapidly approaching zero after combination. Through 1000 repeated experiments, the enhanced method reduces TAFNN's instability by 81.58%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
一直向前发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
Arui发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
帅气寒香完成签到 ,获得积分10
6秒前
炙热冰夏发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
方法完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
蓝天白云发布了新的文献求助10
10秒前
Ade完成签到,获得积分10
10秒前
Grandir发布了新的文献求助20
11秒前
方法发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
凤梨发布了新的文献求助10
14秒前
jasonjiang完成签到 ,获得积分0
14秒前
迷你的夏菡完成签到 ,获得积分10
15秒前
平常书兰发布了新的文献求助20
15秒前
炙热冰夏完成签到,获得积分10
18秒前
飞舞伤寒发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
小辣里发布了新的文献求助10
19秒前
21秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
萧水白应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
LYD发布了新的文献求助10
24秒前
TiAmo完成签到 ,获得积分10
25秒前
极地东风发布了新的文献求助10
27秒前
66289完成签到 ,获得积分10
27秒前
小辣里完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
黎乐荷发布了新的文献求助10
29秒前
黄晃晃发布了新的文献求助10
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532013
关于积分的说明 11255831
捐赠科研通 3270829
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882233
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216