基于前额单通道脑电分析的睁闭眼状态检测.pdf
《基于前额单通道脑电分析的睁闭眼状态检测.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于前额单通道脑电分析的睁闭眼状态检测.pdf(5页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 卷第 期计算机应用与软件 年 月 基于前额单通道脑电分析的睁闭眼状态检测吴昊张建海(杭州电子科技大学卓越学院浙江 杭州 )(杭州电子科技大学计算机学院浙江 杭州 )收稿日期:。国家自然科学基金重点项目()。吴昊,本科,主研领域:计算机科学与技术。张建海,教授。摘要眨眼动作变缓、闭眼持续时间增加作为人困倦时的显著特征,可以作为对疲劳驾驶状态判别的准确指标。已有的基于眼肌电的眨眼检测无法有效识别缓慢眨眼情况。为了解决缓慢眨眼识别的问题,提出一种基于前额单通道脑电数据分析的方法。采集睁闭眼状态下脑电信号;提取脑电信号特征,特别是 波段信号的时频变化特征;采用 分类算法,实现睁眼和闭眼状态的快速准
2、确检测,准确率可达 。该方法与已成熟的基于前额肌电的面部状态识别(眨眼频率、打哈欠等)相结合,可以显著提高疲劳状态检测的有效性和可靠性,具有重要的实用价值。关键词脑电信号疲劳检测缓慢眨眼检测特征提取波中图分类号 文献标志码 :(,)(,),(,),引言疲劳驾驶、睡眠不足是引发交通事故的重要诱因之一。在汽车拥有量日渐增多的今天,对驾驶员疲劳状态下进行检测并及时警告对交通安全具有重大的意义与价值 。目前,疲劳驾驶监测方法主要分为三类:一是直接根据车辆行驶行为信息进行判断,具有较强的实用性 ,但准确度不高,并且有较长的滞后性;二是基于视频分析的驾驶员面部状态变化,如睁闭眼状态、打哈欠以及头部姿态等
3、,这类方法准确度高,可操作性强,但易于受驾驶员姿态、光线等因素影响;三是基于驾驶员生理信号的疲劳监测,如通过脑电、心电、眼电等 ,这类方法理论上具有较高的检测精度,第 期吴昊,等:基于前额单通道脑电分析的睁闭眼状态检测 但由于往往需要佩戴复杂的仪器设备,信号容易受到干扰且个体之间差异性较大,相关技术面临很大挑战。近年来,也有研究尝试通过面部眼肌电信号识别面部状态从而对疲劳状态进行检测,比如利用前额肌电对眨眼频率、打哈欠等状态可以实现很高的识别率 。肌电信号与脑电相比要明显得多且个体差异不高,设备佩戴也方便,因此这种方法引起了广泛关注。人在疲劳时眨眼动作会变得缓慢,闭眼状态持续时间明显增加,因此
4、眼睛状态可以作为疲劳检测的有效指标。虽然基于前额肌电可以对快速眨眼频率准确检测,但由于慢眨眼所引起的肌电信号变化很小,目前利用前额肌电仍然无法有效识别。已有研究发现,在睁眼和闭眼状态下人的脑电信号存在很大不同,特别是 ()波段变化尤为明显 ,因此有学者利用脑电信号来对闭眼和睁眼状态进行识别。等 基于 通道的脑电数据使用深度学习算法实现了 准确度的眼部状态分类。等 基于 通道的脑电数据使用增量特征重排序算法实现了最高 准确度的眼部状态分类。等 基于 通道的脑电数据发现 波段功率与眼睛闭合程度呈正线性关系,但这些工作由于通道数要求较多,设备佩戴复杂导致实用性不高。李凌等 通过研究发现,脑电 波段信
5、号虽然在枕叶区最为活跃,但睁眼和闭眼状态下 波在枕叶和额叶的变化都非常显著。本文尝试利用前额单通道脑电信号,主要基于 波变化特征来对睁眼和闭眼状态进行检测识别。本文方法的优势是:一方面,前额没有头发覆盖,信号检测更为准确,设备佩戴也更为方便;另一方面,基于单通道数据也可以大幅度降低信号采集复杂度和分析处理计算的强度;本文方法实现的慢眨眼检测,与前面所述的基于前额肌电的面部状态检测方法结合可以实现更为精确的疲劳状态检测,有较强的实用性和应用价值。数据采集与预处理 仪器设备与采集位置实验采用 无线脑电采集系统,采样频率为 ,通过蓝牙传送数据,除接地与参考电极外最高可同时支持 通道的数据采集,本实验
6、中只使用其中一个通道。本实验选择右前额作为采集部位,皮肤与电极片直接接触,避免了头发的影响,采集数据更加准确。如图 所示,采集电极位于右前额,耳后电极为参考电极与接地电极。图 电极位置示意 实验设计与数据采集被试者为 名在校大学生,其中女性 人,年龄为 岁 岁,身体健康,且都为右利手。为确保电极采集数据的准确性,被试者均禁止化妆,且于实验前进行面部清洁,同时在实验中除要求的慢眨眼动作外尽量避免其他的面部活动及肢体运动。()闭眼状态数据采集:由于实际疲劳状态下人眨眼动作明显放缓,睁眼状态和闭眼状态数据相似度较高,为观察在连续时间段内脑电信号从睁眼过渡到闭眼再返回睁眼的特征变化,实验采用人为模拟慢
7、眨眼过程来采集闭眼状态数据。为确保慢眨眼过程中闭眼阶段脑电数据采集的准确性,采用人为添加标签的方式,使后续数据截取时保证截取到的为闭眼状态下的脑电数据。如图所示,被试者在打下标签后进行约 秒的缓慢闭眼动作,之后保持约 秒的闭眼状态,在打下标签 后睁眼,每隔约 秒进行一次慢眨眼模拟,重复采集 分钟。最终截取标签 闭眼结束之前区域的脑电数据为闭眼状态的脑电数据。图 慢眨眼过程波形与标签示例()睁眼状态数据采集:被试者保持睁眼、自然、放松的状态坐在椅子上采集数据,尽量避免肢体运动和面部活动,减少自然眨眼的次数,保持较长的睁眼时间,持续采集 分钟。在手工去除噪声干扰较大的数据后,实验共采集到闭眼状态和
8、睁眼状态数据各 组,用以后续的处理分析。数据预处理数据采集完成后进行 工频滤波和 的带通滤波 。对完成滤波的脑电信号截取 计算机应用与软件 年合适的数据长度以进行后续的分析。较长的数据段有利于提高脑电信号检测的准确率 ,但也要考虑到疲劳状态检测应用中的实时性要求,本文中我们分别截取了 秒、秒和 秒数据进行分析。自然眨眼作为脑电信号中最常见的伪迹,睁闭眼过程在脑电信号中会产生较大的波动,对数据的影响在 以上 ,对于闭眼状态的检测具有一定的干扰,因此截取的数据应避开眼肌的运动,故从睁眼前的标签处往前截取数据,即图 所示区域中的数据作为后续处理分析的脑电信号数据。对照组睁眼状态脑电数据的截取同样应避
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 前额 通道 分析 闭眼 状态 检测
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。