在线字典学习形变模型的疲劳状态识别方法

• 作者: 于立君 游江 王辉 童丽峰 贲浩然
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳状态识别 变形区域 LBP特征 形变模型 在线字典学习 过完备基函数矩阵 时间窗 贝叶斯方法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 892-897
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201604095

摘要

针对现有驾驶疲劳状态识别算法中存在疲劳特征维数高、识别效率低下、计算量大等问题,本文提出一种基于在线字典学习形变模型的疲劳状态识别方法.采用红外疲劳人脸图像中关键变形区域LBP特征构建人脸形变模型;将在线字典学习算法引入到形变模型中,采用过完备基函数矩阵代替训练样本整体对待测样本进行线性表示,利用其组合系数的稀疏性进行人脸疲劳状态识别;采用时间窗结合贝叶斯方法对识别算法进行优化.实验结果表明,与传统的识别方法相比,本文所提算法可以降低系统的运算量,提高疲劳状态识别的鲁棒性和准确率,在实际驾驶环境中能够取得良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	哈尔滨工程大学自动化学院	135	1039	19.0	25.0
2	于立君	哈尔滨工程大学自动化学院	77	265	9.0	11.0
3	游江	哈尔滨工程大学自动化学院	33	128	7.0	10.0
4	童丽峰	哈尔滨工程大学自动化学院	3	7	2.0	2.0
5	贲浩然	哈尔滨工程大学自动化学院	1	0	0.0	0.0