Στην βιολογία, το περιβάλλον μπορεί να καθοριστεί σαν ενα σύνολο κλιματικών, βιοτικών, κοινωνικών και εδαφικών παραγόντων που δρουν σε έναν οργανισμό και καθορίζουν την ανάπτυξη και την επιβίωση του. Έτσι, περιλαμβάνει οτιδήποτε μπορεί να επηρεάσει άμεσα τον μεταβολισμό ή τη συμπεριφορά των ζωντανών οργανισμών ή ειδών, όπως το φως, ο αέρας, το νερό, το έδαφος και άλλοι παράγοντες. Δείτε επίσης το άρθρο για το φυσικό περιβάλλον και τη φυσική επιλογή.
Στην αρχιτεκτονική, την εργονομία και την ασφάλεια στην εργασία, περιβάλλον είναι το σύνολο των χαρακτηριστικών ενός δωματίου ή κτιρίου που επηρεάζουν την ποιότητα ζωής και την αποδοτικότητα, περιλαμβανομένων των διαστάσεων και της διαρρύθμισης των χώρων διαβίωσης και της επίπλωσης, του φωτισμού, του αερισμού, της θερμοκρασίας, του θορύβου κλπ. Επίσης μπορεί να αναφέρεται στο σύνολο των δομικών κατασκευών. Δείτε επίσης το άρθρο για το δομημένο περιβάλλον.
Στην ψυχολογία, περιβαλλοντισμός είναι η θεωρία ότι το περιβάλλον (με τη γενική και κοινωνική έννοια) παίζει μεγαλύτερο ρόλο από την κληρονομικότητα καθορίζοντας την ανάπτυξη ενός ατόμου. Συγκεκριμένα, το περιβάλλον είναι ένας σημαντικός παράγοντας πολλών ψυχολογικών θεωριών.
Στην τέχνη, το περιβάλλον αποτελεί κινητήριο μοχλό και μούσα εμπνέοντας τους ζωγράφους ή τους ποιητές. Σε όλες τις μορφές της Τέχνης αποτελεί έμπνευση και οι Καλές Τέχνες φανερώνουν την επιρροή οπού άσκησε σε όλους τους καλλιτέχνες με όποιο είδος Τέχνης κι αν ασχολούνται. Ο άνθρωπος μέσα στο περιβάλλον δημιουργεί Μουσική, Ζωγραφική, Ποίηση, Γλυπτική, χορό, τραγούδι, θέατρο, αλλά και όλες οι μορφές τέχνης έχουν άμεση έμπνευση από το περιβάλλον.

Πέμπτη 28 Φεβρουαρίου 2019

Accurate Fatigue Detection Based on Multiple Facial Morphological Features

Fatigue driving is becoming a dangerous and common situation for drivers and represents a significant factor for fatal car crashes. Machine learning researchers utilized various sources of information to detect driver's drowsiness. This study integrated the morphological features of both the eye and mouth regions and extensively investigated the fatigue detection problem from the aspects of feature numbers, classifiers, and modeling parameters. The proposed algorithm REcognizing the Drowsy Expression (REDE) achieved the 10-fold cross-validation accuracy 96.07% and took about 21 milliseconds to process one image. REDE outperformed the existing four studies on both fatigue detection accuracy and running time and is fast enough to handle the task of real-time fatigue monitoring captured at the rate of 30 frames per second. To further facilitate the research of fatigue detection, the raw data and the feature matrix were also released.

from ! Human Diseases via Alexandros G.Sfakianakis on Inoreader https://ift.tt/2Vri5by

Αναρτήθηκε από στις

Δεν υπάρχουν σχόλια:

Δημοσίευση σχολίου

Εγγραφή σε: Σχόλια ανάρτησης (Atom)