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题名基于改进的主成分分析法的矿工表情识别
被引量：6
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作者
杜云
张璐璐
潘涛
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机构
河北科技大学电气工程学院
神华信息技术有限公司
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
2019年第1期45-50,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)
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文摘
针对传统的矿工面部表情识别方法中对矿工面部表情进行特征提取的时间较慢且识别准确率不高的问题,以主成分分析法为基础,运用Fisher线性判别法对传统的主成分分析法进行改进。首先在主成分分析法的基础上增加一个类间离散矩阵,使其投影后不同类别之间特征点的距离更大,同一类别之间特征点的距离更加紧凑,对矿工面部表情图像特征提取的结果更具有代表性和针对性;然后运用径向基神经网络将低维非线性可分的矿工面部表情图像对应的特征矩阵映射到高维空间并使其线性可分,从而实现对矿工面部表情的识别和分类。实验结果表明,所提出的方法对矿工面部表情识别的识别率为89.0%,优于传统矿工面部表情分类识别算法,在矿井安全监控、疲劳驾驶等领域有较好的应用前景。
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关键词
计算机图像处理
矿工表情识别
主成分分析法
Fisher线性判别法
径向基神经网络
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Keywords
computer image processing
miner expression recognition
principal component analysis
Fisher linear discriminant
radial basis network
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法
被引量：1
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作者
杜云
张璐璐
潘涛
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机构
河北科技大学电气工程学院
神华信息技术有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第5期95-100,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)
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文摘
针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。
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关键词
矿工面部表情识别
卷积神经网络
支持向量机
权值共享策略
匹配生长规则
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Keywords
miner's facial expression recognition
convolutional neural network
support vector machine
weight sharing strategy
matching growth rule
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分类号
TD679
[矿业工程—矿山机电]
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