基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现

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基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现

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基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
1 绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 学生疲劳状态检测的研究现状	第12-13页
1.2.2 深度学习在图像分类和识别领域中的研究进展	第13-15页
1.3 论文的研究内容与组织结构	第15-17页
1.3.1 论文的研究内容及主要工作	第15-16页
1.3.2 论文的组织结构	第16-17页
2 相关理论与技术支持	第17-28页
2.1 人脸检测	第17-19页
2.1.1 基于知识的人脸检测方法	第17-18页
2.1.2 基于统计的人脸检测方法	第18-19页
2.2 PERCLOS的相关概念	第19-20页
2.3 卷积神经网络	第20-27页
2.3.1 卷积神经网络的发展历史	第21-22页
2.3.2 卷积神经网络的结构特点	第22-24页
2.3.3 前向与反向传播算法	第24-26页
2.3.4 典型应用介绍	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
3 基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测模型的设计	第28-39页
3.1 学生疲劳状态检测的流程设计	第28页
3.2 人脸检测算法的设计	第28-31页
3.2.1 图像获取与存储	第28-29页
3.2.2 图像预处理	第29页
3.2.3 人脸检测	第29-31页
3.3 学生人眼状态检测的卷积神经网络模型的设计	第31-33页
3.4 激活函数的选取	第33页
3.5 分类模型的影响因素分析	第33-38页
3.6 本章小结	第38-39页
4 基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测模型的实现	第39-47页
4.1 人脸检测算法的实现	第39-41页
4.2 数据集的构建	第41-43页
4.3 学生人眼状态检测的卷积神经网络模型的实现	第43-44页
4.4 实验及结果分析	第44-46页
4.5 本章小结	第46-47页
5 学生人眼状态检测模型的优化与实现	第47-55页
5.1 基于卷积神经网络的学生人眼状态检测模型的优化	第47-48页
5.1.1 正负样本数据集的扩充	第47-48页
5.1.2 部分参数的优化	第48页
5.2 基于卷积神经网络的学生人眼状态检测优化模型的实现	第48-49页
5.3 实验及结果分析	第49-54页
5.3.1 优化前后模型实验结果对比	第50页
5.3.2 卷积神经网络与传统方法对比	第50-54页
5.3.2.1 传统方法的简单介绍	第51页
5.3.2.2 传统方法的实现	第51-53页
5.3.2.3 对比评价	第53-54页
5.4 本章小结	第54-55页
6 总结与展望	第55-57页
6.1 工作总结	第55-56页
6.2 未来工作展望	第56-57页
参考文献	第57-62页
在校期间发表的论文、科研成果等	第62-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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