非侵入式的多模态个性化驾驶员情绪识别研究.docx
文本预览下载声明
非侵入式的多模态个性化驾驶员情绪识别研究
一、引言
随着智能交通系统的快速发展，驾驶员情绪识别成为了提高驾驶安全性和舒适性的重要研究方向。传统的驾驶员情绪识别方法大多采用单一模态的数据，如语音、面部表情或生理信号等，但这些方法往往存在准确度不高、易受环境干扰等问题。因此，本研究提出了一种非侵入式的多模态个性化驾驶员情绪识别方法，旨在通过融合多种模态的数据，提高情绪识别的准确性和鲁棒性。
二、研究背景及意义
驾驶员情绪对驾驶行为和交通安全具有重要影响。准确的情绪识别有助于及时发现驾驶员的情绪波动，提供及时的驾驶辅助和安全警示。传统的单一模态情绪识别方法往往存在局限性，如语音识别可能受到嘈杂环境的
显示全部