基于行动单元的微表情识别框架用于驾驶员情绪状态检测
Parul Malik1, Jaiteg Singh2, Farman Ali3
1Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University, Punjab, 140401, India.
这项研究开发了一个面部微表情识别框架,使用面部行动单元 (AU) 检测驾驶员的情绪. 该系统准确地识别出愤怒和恐惧等情绪,这对于提高道路安全至关重要.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 心理学 心理学 心理学
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 司机的情绪状态显著影响道路安全和决策.
- 面部微表情提供了通用的线索,真正的情绪,即使隐藏.
- 面部行动编码系统 (FACS) 提供了一个通过行动单位 (AU) 分析表达式的框架.
研究的目的:
- 开发和评估用于识别驾驶员情绪状态的微表情识别框架.
- 利用面部行动单位 (AU) 精确检测司机的情绪.
- 通过对驾驶员情绪的准确分析,提高道路安全.
主要方法:
- 使用混合模型,将空间特征的剩余网络 (ResNet18) 与时间模式的双向长短期内存 (Bi-LSTM) 结合起来.
- 采用AU组合的聚合集群,以提高情绪分类的准确性.
- 培训并验证了SAM和KMU-FED基准数据集的框架.
主要成果:
- 在SAM上达到96.38%的高识别精度,在KMU-FED数据集上达到95.96%.
- 通过案例分析检测驾驶员情绪状态的准确性达到了91.00%.
- 确定愤怒,厌恶,悲伤和恐惧是司机的主要情绪.
结论:
- 拟议的框架有效地使用基于AU的微表情分析来识别驾驶员的情绪.
- 通过微表情精确检测驾驶员的情绪,可以大大提高道路安全.
- 利用AU用于微表情识别,为评估驾驶员情绪状态提供了一种精确的方法.
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