研究方向

基于面部表情识别的司机情绪与疲劳状态检测 司机的表情和疲劳驾驶状态识别对驾驶状态监控和驾驶行为风险判断非常重要。在实际运用环境中，对司机表情和疲劳状态识别存在诸多挑战。司机的面部角度在驾驶行为中不固定，导致摄像头拍摄到的照片并不总是正对着摄像头，存在遮挡等情况。拍摄的红外照片清晰度对疲劳和表情的识别也增加了困难。此外，司机的疲劳状态的检测也经常会存在漏检问题。实际场景中，疲劳状态比较稀少。在保证高召回的情况下如何提高判断的精确率十分重要也很有挑战。我们将研究如何通过深度学习网络从拍摄的图片和视频中识别出司机疲劳状态，并对效果做对比。实验将主要采用公开数据集。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

Y. X

• 布朗大学工程学博士，本科毕业上海交通大学；
• 主要研究领域：材料学，力学，机器学习；
• 博士毕业后从事数值模拟研究、数据挖掘等工作，在机器学习、风控建模、NLP方面有丰富经验；
• 多个领域内核心期刊杂志审稿人。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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