本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的駕駛員狀態(tài)感知若干問題研究

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【摘要】：在頻繁發(fā)生的道路交通事故中，駕駛員往往是肇事的主要原因之一，因此對駕駛員在駕駛過程中的情緒狀態(tài)或者疲勞狀態(tài)進行實時監(jiān)測具有非常重要的現(xiàn)實意義本文圍繞駕駛員狀態(tài)感知技術(shù)的相關(guān)問題展開，主要研究內(nèi)容如下： 在對壓縮感知理論進行研究的基礎(chǔ)上，提出了基于位置先驗與稀疏表示的駕駛員人臉多角度轉(zhuǎn)換算法基于稀疏表示的駕駛員面部表情識別算法以及基于稀疏表示的駕駛員眼部狀態(tài)識別算法三種算法均對待測試樣本進行稀疏表示，并采用最小L-1范數(shù)求解最稀疏的表示系數(shù) 在基于位置先驗和稀疏表示的駕駛員人臉多角度轉(zhuǎn)換算法中，，利用所求解的稀疏系數(shù)以及多角度人臉庫進行人臉角度轉(zhuǎn)換，實驗結(jié)果表明我們的算法框架取得了較為不錯的效果 在基于稀疏表示的駕駛員面部表情識別算法中，利用所求解稀疏系數(shù)的類別信息生成基于稀疏表示的分類器，從而對待測試駕駛員面部表情圖像進行分類識別在識別過程中，由于數(shù)據(jù)量大計算復(fù)雜度高，因此本文使用了目前較為流行的下采樣和主成分分析兩種不同的降維方法來減少數(shù)據(jù)量，并將降維后的特征圖像輸入本文算法框架在基于標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫的特定人臉表情識別試驗非特定人臉表情識別試驗都取得了比較滿意的效果，最后也根據(jù)駕駛員的情況實際采集了正常閉眼打哈欠微笑四種表情的人臉圖像進行實驗，取得了較高的識別正確率 在基于稀疏表示的駕駛員眼部狀態(tài)識別算法中，使用稀疏表示的分類器對待測試駕駛員眼部圖像進行分類識別，針對睜眼閉眼兩種眼部狀態(tài)的仿真實驗取得了理想的效果
【關(guān)鍵詞】：駕駛員狀態(tài) 稀疏表示 多角度轉(zhuǎn)換 面部表情識別 眼部狀態(tài)識別
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U463.6;U492.8
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景和意義8-11
• 1.2 駕駛員狀態(tài)分析11-12
• 1.3 駕駛員狀態(tài)感知的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 基于駕駛員生理參數(shù)的監(jiān)測方法12-13
• 1.3.2 基于駕駛員操作行為的監(jiān)測方法13-14
• 1.3.3 基于駕駛員外部生理變化的監(jiān)測方法14
• 1.5 本文研究的主要內(nèi)容及工作14-16
• 第二章 壓縮感知理論與稀疏表示16-26
• 2.1 壓縮感知理論的背景16
• 2.2 壓縮感知理論16-24
• 2.2.1 壓縮感知理論的數(shù)學(xué)模型17-19
• 2.2.2 信號的稀疏表示19-21
• 2.2.3 觀測矩陣的設(shè)計21-22
• 2.2.4 信號的重構(gòu)算法22-24
• 2.3 壓縮感知理論的應(yīng)用24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于位置先驗與稀疏表示的駕駛員人臉圖像多角度轉(zhuǎn)換算法26-36
• 3.1 人臉多角度轉(zhuǎn)換的概述26
• 3.2 基于位置先驗與稀疏表示的人臉多角度轉(zhuǎn)換算法26-30
• 3.2.1 過完備字典的構(gòu)建26-27
• 3.2.2 稀疏表示與求解27-29
• 3.2.3 基于位置先驗與稀疏表示的人臉多角度轉(zhuǎn)化算法29-30
• 3.3 算法仿真與實驗30-35
• 3.3.1 CAS-PEAL-R1 人臉數(shù)據(jù)庫介紹30-32
• 3.3.2 人臉圖像對齊與尺寸歸一化32-33
• 3.3.3 仿真實驗33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于稀疏表示的駕駛員面部表情識別算法36-56
• 4.1 基于稀疏表示的分類方法36-41
• 4.1.1 稀疏表示分類概述36
• 4.1.2 人臉表情圖像的稀疏表示分類36-41
• 4.2 駕駛員面部表情特征提取41-44
• 4.2.1 概述41
• 4.2.2 下采樣方法41-42
• 4.2.3 主成分分析法42-44
• 4.3 基于稀疏表示的駕駛員面部表情識別算法框架44-45
• 4.4 算法仿真與實驗45-54
• 4.4.1 特定人臉表情識別46-48
• 4.4.2 非特定人臉表情識別48-51
• 4.4.3 特定人臉表情識別與非特定人臉表情識別的對比分析51
• 4.4.4 實際采集圖片的實驗結(jié)果51-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 第五章 基于稀疏表示的駕駛員眼部狀態(tài)識別算法56-60
• 5.1 基于稀疏表示的駕駛員眼部狀態(tài)識別算法56-57
• 5.2 算法仿真與實驗57-59
• 5.2.1 人眼庫的構(gòu)建57-58
• 5.2.2 仿真實驗58-59
• 5.3 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 本文的工作總結(jié)60-61
• 6.2 下一步工作展望61-62
• 參考文獻62-66
• 致謝66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進展[J];電子學(xué)報;2009年05期

本文編號：986881