基于多尺度稀疏表示的面部疲劳识别

• 作者: 孟红波 牛耕田 王昌明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳识别 Gabor小波 2D-PCA 超完备字典 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 282-285,291
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.8.057

摘要

针对疲劳驾驶严重威胁道路交通安全的问题,提出了一种基于多尺度稀疏表示的面部疲劳识别算法.该算法首先通过Gabor小波获取面部多尺度多方向的疲劳特征;然后采用2D-PCA方法对提取的特征进行降维处理,提高算法的执行效率;最后通过稀疏表示的方法构造疲劳的超完备字典并完成疲劳识别.实验在自建的疲劳数据库中完成,结果显示所提算法的疲劳识别率达到94.5％,具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昌明	南京理工大学机械工程学院	146	1195	18.0	26.0
2	孟红波	南京理工大学机械工程学院	7	20	3.0	4.0
3	牛耕田	南京理工大学机械工程学院	1	5	1.0	1.0