【摘 要】
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本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）应用到视频理解中,提出一种基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法.本文使用多任务级联卷积网络（Multi-Task Cascaded
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61503143);广州市科技计划项目珠江科技新星科技创新人才专项(201710010038);广东省自然科学基金博士科研启动项目(2014A030310244)~~
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本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）应用到视频理解中,提出一种基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法.本文使用多任务级联卷积网络（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks,MTCNN）定位驾驶员的嘴部、左眼,使用CNN从驾驶员嘴部、左眼图像中提取静态特征,结合CNN从嘴部、左眼光流图中提取动态特征进行训练分类.实验结果表明,该算法比只使用静态图像进行驾驶员疲劳检测效果更好,准确率达到87.4%,而且可以很好地区
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