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驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。% 相似文献
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由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低样本的维数。同时将模糊认知图概念引入到轨道电路故障诊断中,利用最小二乘法完成模糊认知图节点间权值的选择,最后根据权值建立轨道电路诊断模型并对预处理的样本进行训练和分类。实验结果表明,与单独的FCM分类器相比较,加入属性约简算法后, FCM分类器可提高分类性能,与采用人工确定权值的FCM方法对比,最小二乘法提高了FCM分类的精度。 相似文献
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脸部特征提取是人脸模型调整的关键步骤.本文提出了一种改进的利用变形模板提取脸部二维特征的算法.首先采用区域增长法和积分投影确定脸部位置;其后在分割的脸部区域,利用由人脸先验知识设计的模板进行模板匹配,确定各特征的边框;最后在特征边框内,采用一种新的匹配算法,利用变形模板提取眼睛和嘴部的特征点.由于变形模板的初始位置较准确,匹配搜索区间较小,故算法鲁棒性、准确性好,速度较快.本算法还考虑了脸部初始姿态.实验表明,对于简单背景的肩头象,该算法可取得较好的效果. 相似文献
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《中国铁道科学》2015,(1)
为了实现铁路实名制检票时旅客的人脸图像与其身份证上人脸图像的自动比对,提出1种基于面部不变特征的人脸身份认证算法。以人的面部不变特征为前提,采用改进的尺度不变特征变换算法,提取现场采集的旅客的人脸图像及其身份证上的人脸图像的关键点,将靠近关键点的区域划分为部分重叠的子区域,然后以图像的词包模型差为基元构建人脸差特征空间,对训练图像的类别信息进行建模;对支持向量机(SVM)分类器训练分类的过程进行优化,训练优化的SVM分类器;最后,使用人脸差特征空间和训练好的SVM分类器进行加权投票,确认身份证上的人脸图像与现场采集的人脸图像是否为同一个人,实现旅客身份的认证。实验结果表明,在图像采集的尺度、角度和光照等不可控的情况下,该算法能够达到较高的认证速度和准确率。 相似文献
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为了提高列车运行稳定性,针对牵引供电系统故障诊断进行研究。根据牵引供电系统工作原理和特性分析故障现象与发生原因,提取用于故障诊断的特征信号;建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)的故障诊断模型,并使用主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)算法提取数据特征作为故障诊断模型的输入来降低输入维数;使用多种故障诊断模型进行对比分析。研究结果表明:经过PCA算法提取特征的PSO-LSSVM故障诊断模型具有较高的识别效率和识别准确性。 相似文献
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《铁道科学与工程学报》2020,(7)
为验证高速铁路列车运行控制系统在多个故障发生时的安全性,针对系统故障降级场景,提出一种基于初始约简矩阵—组合遗漏矩阵(IRM-COM)测试用例生成算法的故障组合注入方法。首先对故障类型进行矩阵形式化描述,然后形成故障注入组合测试表初始矩阵,最后生成测试用例表。仿真结果表明,该组合测试的故障检测率比随机测试和自适应随机测试平均高10.2%,而且测试用例个数比自动高效测试用例生成器(AETG)和基于矩阵重复度的组合测试(CTboMRD)平均少13.4%,验证了所提算法具有更强的约简能力,提高了测试效率。 相似文献
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《铁道学报》2017,(2)
针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。 相似文献
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