【摘 要】
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研究了基于视频的疲劳人脸检测问题。通过网络爬虫、CEW数据集和现场采集三种方式构建了疲劳人脸检测数据集样本,通过dlib算法识别人面部的特征点,提出了一种基于嘴部开合面积的改进判别策略,作为识别疲劳程度的标志,测试结果表明,算法精度较通用算法提升了8%,达到89%以上,且具有较好的泛化能力,为算法的工程化应用奠定了坚实基础。
【机 构】
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大连民族大学计算机科学与工程学院,大连民族大学机电工程学院
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研究了基于视频的疲劳人脸检测问题。通过网络爬虫、CEW数据集和现场采集三种方式构建了疲劳人脸检测数据集样本,通过dlib算法识别人面部的特征点,提出了一种基于嘴部开合面积的改进判别策略,作为识别疲劳程度的标志,测试结果表明,算法精度较通用算法提升了8%,达到89%以上,且具有较好的泛化能力,为算法的工程化应用奠定了坚实基础。
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