基于可拓學與面部視覺特征的精神疲勞識別研究.pdf

1、隨著腦力勞動在人類生產生活中所占的比重越來越大，精神疲勞所產生的負面影響也越來越大，涉及到社會經濟、軍事和日常生活等各個方面。信息技術的發(fā)展，為人體精神疲勞的動態(tài)測量和實時分析提供了可能?；谟嬎銠C視覺技術，以面部視頻為基礎，融合多種特征對駕駛疲勞進行非侵擾式識別已經取得了一些成果。但基于面部視覺特征的精神疲勞識別，目前研究還不多，主要存在兩大難題需要解決，一是研究更有效的精神疲勞面部視覺特征，并提高特征提取的準確性;二是如何使多特征融

2、合過程中的不相容問題形式化，建立問題求解的形式化過程，進而通過計算機自動智能地找到多特征融合的最優(yōu)策略和方法。
　　 本文圍繞上述問題進行了研究，主要研究工作如下:
　　 1、基于面部視覺特征的精神疲勞識別可拓模型研究
　　 對人體精神疲勞的概念進行了界定，明確了本文的研究目標。分析了基于面部視覺特征進行精神疲勞識別中存在的不相容問題，研究了求解矛盾問題的可拓策略生成的一般方法，建立了精神疲勞識別的基元和基元拓展

3、模型，研究了精神疲勞識別的可拓策略，建立了精神疲勞識別的可拓模型。
　　 2、精神疲勞面部動態(tài)特征研究與識別
　　 針對現有面部視覺特征提取方法中存在的無法對大角度的頭部旋轉和傾斜以及頭發(fā)遮擋等情況進行有效處理的問題，研究了人眼、虹膜及嘴巴的定位與疲勞特征提取方法，提出了一種實時有效的虹膜分割與眨眼參數計算方法和基于嘴唇內輪廓特征點曲線擬合的張口度獲取方法。
　　 針對基于眨眼參數與張口度閾值法判別疲勞存在的適應

4、性差，容易受到眨眼習慣、年齡、嘴巴大小和嘴唇厚度影響等問題，研究了不同年齡人群的眨眼參數的統(tǒng)計分布特性，提出了基于眨眼參數FR模型數字特征進行精神疲勞識別的方法，和結合張口度與張口持續(xù)時間雙閾值進行哈欠判別的方法。
　　 針對眨眼參數FR模型數字特征對精神疲勞的過渡狀態(tài)識別率不高、雙閾值法哈欠檢測無法區(qū)別深哈欠和淺哈欠等問題，在研究時間序列及其分類算法的基礎上，以眨眼持續(xù)時間為基礎，構建了一種BD-時間序列，提出了相應的分段方法

5、和HMM時序分類算法;以張口度為基礎，構建了一種M-時間序列，提出了相應的分段和分類方法，提高了精神疲勞過渡狀態(tài)的識別率，并能夠對不同疲勞狀態(tài)的哈欠進行區(qū)別。
　　 3、精神疲勞的面部慢性疲態(tài)特征研究與識別
　　 與中醫(yī)科專家對工作生活壓力等導致的伴有嚴重睡眠障礙的慢性疲勞(SD_CFS)者的面部視頻進行研究后發(fā)現:SD_CFS者存在膚色暗淡、臥蠶突出、印堂“川”字形紋理和嘴角下壓等面部慢性疲態(tài)特征，提出了特征提取、融合

6、、降維和面部慢性疲態(tài)識別的方法，為被測者工作生活壓力信息的非侵擾式自動獲取提供了一種有效的途徑。
　　 4、分層多特征多方法可拓融合的精神疲勞識別
　　 分析了本文所提出的各種精神疲勞面部特征與識別方法的優(yōu)勢和不足，以及多特征多方法融合過程中存在的矛盾，提出了一種分層多方法多特征可拓融合進行精神疲勞識別的方法。按照單特征、雙特征、多特征分層給出了各層可拓融合的思路與機制、模態(tài)的定義、模態(tài)切換的規(guī)則和矛盾裁決的方法。