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面向空中交通管制员疲劳识别的哈欠检测

安全与环境学报 2023年第6期23卷 1970-1977页

作者：王超徐楚昕王志锋中国民航大学空中交通管理学院天津300300

空中交通管制员在指挥飞机时存在频繁嘴部开合活动。为从管制员的嘴部陆空通话行为中准确区分哈欠行为,降低管制员疲劳工作产生的安全风险,提出了一种基于视频的结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短期记忆网络(Lo... 详细信息

空中交通管制员在指挥飞机时存在频繁嘴部开合活动。为从管制员的嘴部陆空通话行为中准确区分哈欠行为,降低管制员疲劳工作产生的安全风险,提出了一种基于视频的结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短期记忆网络(Long and Short Term Memory Networks,LSTM)的管制员嘴部行为识别方法。首先,搭建面部定位模型提取人脸68特征点,建立嘴部几何区域提取模型划分嘴部区域;其次,建立管制员哈欠检测模型分别提取嘴部视频序列帧的空间特征与时间特征;最后,采集数据集管制员嘴部活动数据集(Civil Aviation University of China-Controller,CAUC CON)用于模型训练,通过哈欠分类模型得出序列帧内管制员嘴部哈欠识别结果。结果表明:基于视频的加入时间信息的哈欠检测方法更适合管制员的工作条件,较传统哈欠识别方法的平均识别准确率最高提升了14.4%。

关键词：安全社会工程空中交通管制员疲劳识别面部特征哈欠检测

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基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别

法医学杂志 2022年第3期38卷 308-313页

作者：霍德民莫微伟赵飞鸣周子皓杜猛郑吉龙马开军上海市公安局嘉定分局刑事科学技术研究所上海201822 上海市法医学重点实验室司法部司法鉴定重点实验室上海200063 华东理工大学机械与动力工程学院上海201424 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026 北京出入境边防检查总站北京100741 中国刑事警察学院法庭科学学院辽宁沈阳110854 上海市公安局物证鉴定中心上海200083

个体识别是法庭科学实践的研究热点之一,通常依据具有个体唯一性的生物特征(如指纹、虹膜、DNA等)比对结果进行判别。随着视频图像侦查相关案件数量的剧增,基于宏观比对面部表观生物特征进行个体识别的技术需求日益增长。目前,由于计算... 详细信息

个体识别是法庭科学实践的研究热点之一,通常依据具有个体唯一性的生物特征(如指纹、虹膜、DNA等)比对结果进行判别。随着视频图像侦查相关案件数量的剧增,基于宏观比对面部表观生物特征进行个体识别的技术需求日益增长。目前,由于计算机3D建模及3D叠加比对技术的引入,基于宏观比对面部表观生物特征的个体识别方法取得了可观进展。本文综述了基于宏观比对面部表观生物特征进行个体识别的不同方法,对其优势和局限性进行分析,并对后续研究提出建议与展望。

关键词：法医学个体识别生物特征识别宏观对比面部特征综述

基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究

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铁道学报 2021年第8期43卷 10-17页

作者：张光远胡晋章子睿胡悦张帆西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指... 详细信息

调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指标(注视时间、平均瞳孔大小、眨眼频率、眨眼时长、哈欠频率)结合工作时间对长时间作业下的高速铁路调度员疲劳度进行判定。研究结果显示,HMM模型对时段特征数据集的判定准确率相对时刻特征数据集高,且对Ⅰ级疲劳判定表现较BP神经网络优秀,而BP神经网络对两种数据集的判定效果相似且均优于HMM模型,其对Ⅱ级,Ⅲ级疲劳有着较为准确的判定。

关键词：行车调度员疲劳程度面部特征隐马尔可夫模型 BP神经网络时段演变

改进的CloFormer模型与有序回归相结合的年龄评估方法

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计算机应用 2024年

作者：郭小英付帅白茹意闫涛陈斌山西大学大数据科学与产业研究院哈尔滨工业大学重庆研究院山西大学计算机与信息技术学院哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院山西大学自动化与软件学院

现有的年龄评估方法通常采用基于卷积神经网络的有序回归，然而在预测相邻年龄时，卷积神经网络难以捕获全局特征表示，导致预测精度下降。为了解决该问题，提出一种新的年龄评估方法，将改进的CloFormer模型与有序回归相结合。相较于... 详细信息

现有的年龄评估方法通常采用基于卷积神经网络的有序回归，然而在预测相邻年龄时，卷积神经网络难以捕获全局特征表示，导致预测精度下降。为了解决该问题，提出一种新的年龄评估方法，将改进的CloFormer模型与有序回归相结合。相较于传统的基于卷积神经网络的有序回归，CloFormer在捕捉图像特征时能够利用自注意机制更好地捕捉图像中不同区域之间的关系，从而更好地学习相邻年龄之间的特征差异。所提方法首先对CloFormer模型进行了优化，然后将优化后的CloFormer模型与有序回归相结合，以便更好地利用年龄序列信息，实现更精准的年龄预测；接着通过端到端优化训练改进后的CloFormer模型和有序回归模型，使所提方法更好地学习面部特征和年龄序列关系；最后，通过在多个公开数据集上进行对比实验。实验结果表明，所提方法在CACD、AFAD、UTKFace数据集上的均方根误差（RMSE）分别为7.36、4.62、8.28，与OR-CNN、CORAL等现有年龄评估方法相比，RMSE在CACD数据集上分别减少了0.25、0.05，在AFAD数据集上分别减少了0.18、0.03，在UTKFace数据集上分别减少了0.97、0.53，取得了较好的年龄评估结果。

关键词：年龄评估计算机视觉特征提取 CloFormer 有序回归面部特征

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高速铁路调度员疲劳程度分级及预测方法研究

铁道学报 2021年第5期43卷 18-26页

作者：张光远胡晋文原劲王亚伟杜静霜西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031

准确预测高速铁路调度员疲劳程度是提高调度员工作效率,保证列车运行安全的关键技术问题。针对该问题,提出一种基于K-Means聚类的高速铁路调度员疲劳程度预测方法。基于调度员人因失效概率值得出最佳疲劳分级数,在此基础上利用融合算法... 详细信息

准确预测高速铁路调度员疲劳程度是提高调度员工作效率,保证列车运行安全的关键技术问题。针对该问题,提出一种基于K-Means聚类的高速铁路调度员疲劳程度预测方法。基于调度员人因失效概率值得出最佳疲劳分级数,在此基础上利用融合算法计算出疲劳程度分级阈值并作为输出端,面部特征信息作为输入端,建立出基于BP模式识别神经网络的高速铁路调度员疲劳程度预测模型。根据32名高速铁路调度员模拟调度任务的面部特征数据,对该模型试算。研究结果表明,疲劳程度最佳分类数为3,在考虑工作时间作为模型的输入指标时,平均误差为13.3%,最佳效果下的误差仅为9.3%。

关键词：高速铁路调度员面部特征认知可靠性和失误分析方法人工神经网络疲劳程度

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基于面部多特征融合的疲劳驾驶检测综述

计算机工程 2023年第11期49卷 1-12页

作者：王畅李雷孝杨艳艳内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区科学技术厅内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法具有非侵入性等优点,不会对驾驶行为产生影响,在实际场景中便于应用。随着计算机技术的发展,越来越多的学者研究基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶行为主要体现在面部和肢体上,在计算机视觉... 详细信息

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法具有非侵入性等优点,不会对驾驶行为产生影响,在实际场景中便于应用。随着计算机技术的发展,越来越多的学者研究基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶行为主要体现在面部和肢体上,在计算机视觉领域,面部行为较肢体行为更易获取,因此,基于面部特征的疲劳驾驶检测方法成为疲劳驾驶检测领域的重要研究方向。综合分析多种基于驾驶员面部多特征的疲劳驾驶检测方法,对国内外最新研究成果进行总结。介绍驾驶员面部不同特征在疲劳状态下的具体行为体现,阐述基于面部多特征的疲劳驾驶检测流程。根据面部不同特征对国内外的研究成果进行分类,并整理不同的特征提取方法和状态判别方法。通过不同特征在疲劳状态下产生的各种行为归纳不同方法判别驾驶员疲劳状态时使用的参数。同时,总结当前研究成果中使用面部多特征综合判别疲劳驾驶的方法,分析不同方法间的相同点和差异性。在此基础上,讨论当前基于面部多特征融合的疲劳驾驶检测领域存在的不足,并对该领域的未来研究方向进行展望。

关键词：疲劳驾驶检测面部特征特征提取特征判别多特征融合

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面部三维生理特征点在睡眠剥夺中的疲劳检测

北京航空航天大学学报 2023年

作者：李敬强房秋樊天辰马龙中国民航大学中欧航空工程师学院中国民航大学民航安全科学研究所中国民航大学安全科学与工程学院

睡眠不足、生理节律紊乱是影响交通运输岗位人员疲劳的重要因素，随着值勤“刷脸”技术的兴起，能够及时识别岗位人员疲劳状态是安全风险防范关口前移的必要举措。为深入探索面部疲劳的三维变化，本研究通过30h睡眠剥夺实验，基于主成... 详细信息

睡眠不足、生理节律紊乱是影响交通运输岗位人员疲劳的重要因素，随着值勤“刷脸”技术的兴起，能够及时识别岗位人员疲劳状态是安全风险防范关口前移的必要举措。为深入探索面部疲劳的三维变化，本研究通过30h睡眠剥夺实验，基于主成分分析法(PCA)融合面部双侧曲率特征，提出了皱纹严重程度指数(WSI)，结合主观疲劳评估、精神运动警觉度测试和客观心率监测方法，综合判断受试者面部疲劳程度。结果表明，在睡眠剥夺条件下，WSI变化和疲劳的波动特征明显，整体呈逐渐升高趋势；30h实验数据显示，WSI变化和主观疲劳指数、反应时的波动趋势有较强相关性(P特征的角度验证了面部疲劳静态检测的可行性，研究结果为疲劳快速检测技术提供了新思路。

关键词：面部特征疲劳检测睡眠剥夺三维建模

机器学习在抑郁症患者面部特征研究中的应用进展

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上海交通大学学报（医学版） 2022年第1期42卷 124-129页

作者：李欣范青上海交通大学医学院附属精神卫生中心上海200030

抑郁症是一种严重影响生活质量的精神疾病,会伴随面部表情和行为的变化。目前的抑郁症诊断评估主要依赖于自我报告和医师观察,存在主观误差,缺乏客观有效的自动化抑郁症检测方法。面部表情可呈现重要的非语言信息,研究人员开始通过面部... 详细信息

抑郁症是一种严重影响生活质量的精神疾病,会伴随面部表情和行为的变化。目前的抑郁症诊断评估主要依赖于自我报告和医师观察,存在主观误差,缺乏客观有效的自动化抑郁症检测方法。面部表情可呈现重要的非语言信息,研究人员开始通过面部特征来辅助识别和诊断抑郁症。而机器学习作为人工智能的核心,在图像特征提取和分类方面有着突出的优势。该文以IEEE Xplore数据库为数据来源,梳理了2016—2021年基于机器学习的抑郁症患者面部特征研究,并对未来研究方向进行展望,以期为日后抑郁症临床智能化诊断和跟踪提供参考。

关键词：抑郁症机器学习面部特征面部表情

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基于优化概率神经网络的驾驶员疲劳检测

电子测量技术 2023年第12期46卷 105-110页

作者：王晗邱联奎河南科技大学信息工程学院洛阳471023

针对驾驶员面部疲劳检测问题,提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的驾驶员疲劳检测算法。采用基于HOG特征的人脸检测器检测脸部,使用ERT算法进行关键点定位,计算PERCLOS值、眨眼频率、单位时间内打哈欠的时间占比、点头频率4... 详细信息

针对驾驶员面部疲劳检测问题,提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的驾驶员疲劳检测算法。采用基于HOG特征的人脸检测器检测脸部,使用ERT算法进行关键点定位,计算PERCLOS值、眨眼频率、单位时间内打哈欠的时间占比、点头频率4个疲劳特征参数,将其输入到PNN中进行疲劳判别,并使用遗传算法优化PNN的平滑因子,提高疲劳分类准确率。使用NHTU-DDD数据集和YawDD数据集训练网络,使用自采集样本验证模型泛化性能,实验中与SVM、BP神经网络以及未优化的PNN模型对比,SVM、BP神经网络以及未优化的PNN的准确率分别为95.67%,97.67%,95.33%,所提的优化的PNN模型准确率为98.67%,验证了算法的有效性。

关键词：疲劳检测面部特征遗传算法概率神经网络