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基于面部特征融合的飞行员专注度识别方法: 收藏
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引用; 《航空计算技术》2025年第1期55卷 33-37页; 作者：包其建顾人舒顾宏斌南京航空航天大学江苏南京211000 杭州电子科技大学浙江杭州310000; 飞行员的训练质量对于飞行安全至关重要,循证训练中要求评估飞行员包含一系列核心胜任力的全面能力。应用计算机视觉技术,非接触式识别飞行员模拟训练时的专注度等级,为循证训练提供更多信息。为了划分适用训练评估的专注度等级,设计了...; 飞行员的训练质量对于飞行安全至关重要,循证训练中要求评估飞行员包含一系列核心胜任力的全面能力。应用计算机视觉技术,非接触式识别飞行员模拟训练时的专注度等级,为循证训练提供更多信息。为了划分适用训练评估的专注度等级,设计了诱发注意力的实验,并以客观的指标对数据进行标注,接着提出一种面部特征融合的专注度识别网络模型,提取面部图像特征以及局部二值模式(LBP)图像特征,同时引入自适应参数调节两种特征的比重。模型在测试集上的精确率、召回率和F1值分别达到了98.6%、98.5%和98.5%,优于其他先进的分类算法。实验结果表明,该模型能有效识别飞行员的专注度等级,同时为循证训练提供更好数据基础。; 来源：详细信息评论

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