基于图像分割的疲劳检测方法研究数据集
用于疲劳检测的数据集，数据集分为两类：疲劳状态和非疲劳状态，每个状态下都是人脸部图像的分割图像。
在该模型架构下：将人脸图像作为输入，从中检测并裁剪出面部特征点，这些裁剪出的面部特征，如眼睛、眼圈（眼睑）、鼻子、嘴巴以及整个面部皮肤图像等五个部分分别作为输入有针对性的训练各个模型，然后各个模型将预测返回输入图像所对应的疲劳值，最终将这些值加权求和，（眼睛和黑眼圈的权重更高）最终值来确定一个人的疲劳程度。
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