隨著科技的進步和發(fā)展,智能駕駛系統(tǒng)已經(jīng)走進了人們的生活,而駕駛安全性問題也越來越受到人們的關(guān)注。在各種交通事故統(tǒng)計中,因駕駛員的情緒所引起的事故數(shù)量占有很大比重,嚴重危害了人們的生命和財產(chǎn)安全。因此研究駕駛員行車過程中的情緒變化,及時對其進行調(diào)節(jié)和舒緩,可以減少由于駕駛員的操作等因素產(chǎn)生的交通事故,從而對駕駛員的行車過程起到有效的保護。本文針對駕駛員情緒識別系統(tǒng),重點研究了駕駛員表情識別所涉及到的各種技術(shù)以及相應的算法,提出一種基于駕駛員情緒識別的汽車燈光音效調(diào)節(jié)方法。具體的研究如下:(1)通過預處理采集到的駕駛員表情圖像,對其進行灰度化、二值化、去噪等步驟,為駕駛員表情分類提供基礎。(2)通過對駕駛員表情識別算法的研究,提出一種改進的基于SVM駕駛員面部表情單元分類算法,提取面部關(guān)鍵點識別AU(Action Units),再利用AU作為特征結(jié)合SVM分類器實現(xiàn)對駕駛員表情的分類。(3)通過對數(shù)據(jù)建模過程的研究,提出一種改進的基于(9值的駕駛員情緒——燈光色彩模型和駕駛員情緒——音樂類型模型,區(qū)別于傳統(tǒng)的定性研究過程,實現(xiàn)定量分析色彩和音樂元素對駕駛員情緒的影響。(4)通過改進的駕駛員...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 駕駛員情緒識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 駕駛員音樂及色彩心理學的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 駕駛員表情圖像預處理
    2.1 駕駛員表情圖像去噪
        2.1.1 常見的駕駛員表情圖像噪聲及模型
        2.1.2 駕駛員表情圖像去噪方法
    2.2 駕駛員表情圖像歸一化
        2.2.1 駕駛員表情圖像幾何歸一化
        2.2.2 駕駛員表情圖像灰度歸一化
    2.3 本章小結(jié)
第3章 改進的駕駛員情緒識別算法
    3.1 駕駛員情緒識別方法分類
    3.2 改進的基于AU面部動作單元的駕駛員表情特征提取
    3.3 改進的基于SVM駕駛員面部表情單元分類
    3.4 本章小結(jié)
第4章 改進的駕駛員情緒模型
    4.1 改進的駕駛員情緒——燈光色彩模型建立
    4.2 改進的駕駛員情緒——音樂模型建立
    4.3 駕駛員情緒模型建立結(jié)論
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗測試與結(jié)果分析
    5.1 實驗軟件開發(fā)環(huán)境
    5.2 駕駛員圖像預處理結(jié)果
        5.2.1 駕駛員圖像去噪效果分析
        5.2.2 駕駛員表情圖像歸一化
    5.3 駕駛員表情識別效果分析
        5.3.1 駕駛員表情圖像特征點提取
        5.3.2 駕駛員表情識別
    5.4 駕駛員情緒模型建立效果分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文研究總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
作者簡介及科研成果
致謝



本文編號：3799186