基于卷积神经网络的学生课堂疲劳检测算法

陈藩; 施一萍; 胡佳玲; 谢思雅; 刘瑾

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基于卷积神经网络的学生课堂疲劳检测算法

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为了提高教学质量,需要对学生的课堂状态进行判断,找出处于疲劳的学生;然而传统的卷积神经网络不能同时保证检测的实时性和准确性。为此,提出一种改进的多任务级联神经网络(MTCNN)来实现疲劳检测。首先,通过MTCNN实现人脸关键点定位;其次,提出一种基于多任务约束学习的眼部精准定位方法;并将常规的激活函数ReLU替换为Leaky ReLU避免了神经元失活的影响;接着,构建眼、嘴数据集,完成眼、嘴部状态分类模型训练;最后,利用训练好的模型,结合相应的判断标准实现疲劳检测。实验结果表明:本文方法的准确率达到了95.7%,同时实时性也得到了极大的改善。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第6期|153-156|共4页
作者
陈藩; 施一萍; 胡佳玲; 谢思雅; 刘瑾;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
多任务级联神经网络; 人眼定位; PERCLOS标准; 疲劳检测;

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