基于主成分分析法和支持向量機(jī)算法的駕駛?cè)似跈z測(cè)方法

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摘要：汽車(chē)駕駛?cè)说钠诔潭茸R(shí)別對(duì)于預(yù)防交通事故具有十分重要的意義。設(shè)計(jì)了實(shí)車(chē)駕駛實(shí)驗(yàn)，采集了20名汽車(chē)駕駛?cè)嗽谄隈{駛狀態(tài)下的眼動(dòng)特征參數(shù)，將汽車(chē)駕駛?cè)说钠诘燃?jí)分為警覺(jué)、輕度疲勞、深度疲勞和嗜睡四個(gè)級(jí)別。利用主成分分析法（PCA）預(yù)處理了所采集的眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)，并利用支持向量機(jī)（SVM）算法建立了PCA-SVM疲勞檢測(cè)模型。（剩余5664字）