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J-GLOBAL ID：201702268809088796   整理番号：17A1798843

オンライン辞書学習変形モデルの疲労状態認識手法【JST・京大機械翻訳】

Fatigue state recognition method based on online dictionary learning deformation model

著者 (5件)： Wang Hui (哈爾浜工程大学 自動化学院,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  Tong Lifeng (哈爾浜工程大学 自動化学院,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  Yu Lijun (哈爾浜工程大学 自動化学院,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  Ben Haoran (哈爾浜工程大学 自動化学院,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  You Jiang (哈爾浜工程大学 自動化学院,黒竜江 哈爾浜,150001)
資料名： Harbin Gongcheng Daxue Xuebao  (Harbin Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 892-897  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1512A  ISSN： 1006-7043  CODEN： HGHPF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の運転疲労状態認識アルゴリズムにおいて,疲労特性の高次元,低い認識効率,大きな計算量などの問題を解決するために,本論文は,オンライン辞書学習に基づく変形モデルのための疲労状態認識法を提案した。赤外疲労顔画像における重要な変形領域のLBP特徴を用いて,顔変形モデルを構築した。オンライン辞書学習アルゴリズムを,変形モデルに導入し,訓練サンプルの代わりに過完備基底関数行列を用いて,サンプルの線形表現を行い,そして,それらの組合せ係数のスパース性を用いて,顔の疲労状態を認識した。時間窓結合Bayes法を用いて,認識アルゴリズムを最適化した。実験結果は,従来の認識法と比較して,提案したアルゴリズムが,システムの計算量を減少し,疲労状態認識のロバスト性と精度を改善し,実際の運転環境において良好な認識効果を得ることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  顔画像 ,  学習アルゴリズム ,  高次元 ,  基底関数 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  *計算量
準シソーラス用語： Bayes法 ,  時間窓 ,  スパース性 ,  認識アルゴリズム ,  *辞書学習 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： fatigue state recognition ,  deformation region ,  LBP features ,  deformation model ,  online dictionary learning ,  over-complete basis function matrix ,  time window ,  Bayesian theory

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン ,  辞書学習 ,  変形モデル ,  疲労 ,  手法