表情变换时序特征下的驾驶人情绪识别研究

针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法。首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模型的参数量,修改激活函数以增强模型对人脸表情中细节特征的表达能力,并在模型中增加性能优化层来提升模型的收敛性和泛化性。其次,分析表情时序变化与情绪状态之间的关系,研究时间序列演变的情绪表达方式,设计了包含表情时序转化、表情-情绪量化映射和时序情绪表达的驾驶人时序情绪识别方法。然后,采用Fer2013数据集,将所提出的VGG Lite驾驶人表情识别模型与其他模型进行比较验证,证明了该模型不仅可以保持高识别准确率,还有效降低了模型参数量,从而提高了识别速度,此外,采用自制数据集识别表情获得了98.8%的高准确率,证明了该模型能有效识别不同驾驶情境中的驾驶人表情。最后,以公交车驾驶人情绪识别为例对提出的时序情绪识别方法进行试验验证,结果表明,该方法能够准确识别驾驶人各种表情转换下的复杂情绪状态,平均识别率高于95%,比单帧情绪识别方法提升5%以上,每帧图像的情绪识别耗时平均低于0.03 s,每秒平均识别超过10帧,满足交通驾驶情绪识别的实时性要求。所提方法能够及时、准确地评估驾驶人的情绪状态,为提高交通系统整体安全性和效率提供了更有效的手段。