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对汽车驾驶员进行疲劳检测,需首先利用面部检测技术对驾驶员的面部动作进行识别,可以使用MTCNN与CNN相结合的深度学习方法完成面部动作检测。先利用MTCNN的3个模块将面部特征与关键点进行提取,再利用CNN对网络进行训练,以准确识别特定的面部动作。利用MTCNN与CNN相结合的方法,模型准确率达99%,并且实时检测的FPS平均在19帧左右。研究表明,使用MTCNN与CNN相结合的深度学习方法,可以及时、准确地对驾驶人进行面部动作识别,为下一步疲劳检测打下良好基础。