基于PCA与改进ANN的驾驶员愤怒情绪识别

来源 :数学的实践与认识 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaoliang1978
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为能够准确识别出驾驶员的愤怒情绪,降低道路交通安全隐患,以驾驶员愤怒情绪为研究对象,利用车辆行驶数据建立数据集,构建PCA与改进ANN组合辨识模型,将数据集输入到组合辨识模型中,进行驾驶员愤怒情绪识别,并与单独的改进ANN辨识模型进行对比.结果表明,PCA与改进ANN组合辨识模型的正确率为94.67%,F1-Score为0.8552.相比较于单独的改进ANN辨识模型而言,该模型具有更高的正确率和F1-Score.通过模型的高识别率能够在一定程度上减小甚至避免愤怒情绪所带来的安全隐患问题,为辅助安全驾驶提供
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