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基于面部图像与脉搏信息融合的路怒情绪识别方法
| 专利名称： | 基于面部图像与脉搏信息融合的路怒情绪识别方法 |
| 摘要： | 本发明公开了基于面部图像与脉搏信息融合的路怒情绪识别方法，采集驾驶员的面部图像与脉搏信息，并分别进行预处理，再从面部图像与脉搏信息中分别提取能够反映驾驶员路怒情绪的特征量，并对提取到的两路特征进行融合，然后基于数据挖掘与机器学习的相关算法与技术，建立驾驶员路怒情绪识别模型，对驾驶员的情绪状态进行实时监测，及时判别驾驶员的情绪状态。本发明可以实现对驾驶员路怒情绪的实时监测与判别，能够有效降低“路怒症”对交通安全带来的不利影响。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 山东;37 |
| 申请人： | 山东大学 |
| 发明人： | 杨立才;于申浩;张成昱 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810022416.1 |
| 公开号： | CN108216254A |
| 代理机构： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 |
| 代理人： | 黄海丽 |
| 分类号： | B60W40/08(2012.01)I;B;B60;B60W;B60W40;B60W40/08 |
| 申请人地址： | 250061 山东省济南市历下区经十路17923号 |
| 主权项： | 1.基于面部图像与脉搏信息融合的路怒情绪识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤(1)：数据采集：通过设置在车内仪表盘之上的红外高速摄像头采集驾驶员的面部视频图像信息；通过佩戴在驾驶员手腕处的腕带式无线脉搏采集终端采集驾驶员的脉搏信息；步骤(2)：数据预处理：从面部视频图像信息中获取驾驶员的面部图像，从面部图像中提取面部特征；从脉搏信息中提取脉搏特征；将面部特征和脉搏特征进行特征融合与降维处理，得到驾驶员的路怒情绪特征；步骤(3)：利用支持向量机SVM对驾驶员的路怒情绪特征进行训练，建立驾驶员的路怒情绪识别模型；步骤(4)：利用训练得到的路怒情绪识别模型对驾驶员的情绪状态进行实时监测，判别驾驶员的路怒情绪状态。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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