MATLAB的疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习、深度学习、视觉
MATLAB的性能检测代码疲劳检测
这个回购包括：
第1部分：
MATLAB
应用程序代码（Video
to
EAR.m），它使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼。
它是[1]和[2]作品的应用扩展。
参考：
[1]
野外增量人脸对齐。
A.
Asthana、S.
Zafeiriou、S.
Cheng
和
M.
Pantic。
在
CVPR
2014
中。
[2]
使用面部标志的实时眨眼检测。
特蕾莎·苏库波娃和扬·切赫。
在
2016
年第
21
届计算机视觉冬季研讨会上。
第2部分：
自定义卷积神经网络（基于
VGG），用于根据输入人脸图像训练睡意/疲劳检测模型。
（Python
脚本：vgg_face_drowsiness.py，使用
Keras
和
TensorFlow
作为后端）。
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资源详情
[{"title":"（ 5 个子文件 26KB ） MATLAB的疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习、深度学习、视觉","children":[{"title":"Fatigue-Detection-master","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 806B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Rachna's EAR Graph.jpg <span style='color:#111;'> 34.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"InitShape.m <span style='color:#111;'> 1.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Video to EAR.m <span style='color:#111;'> 2.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"vgg_face_drowsiness.py <span style='color:#111;'> 6.58KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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