基于多任务协同深度学习的疲劳检测系统研究

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基于多任务协同深度学习的疲劳检测系统研究

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基于多任务协同深度学习的疲劳检测系统研究

论文目录
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 主要工作及创新点	第13-14页
1.4 论文的组织结构	第14-16页
第2章卷积神经网络理论基础	第16-21页
2.1 卷积神经网络	第16-17页
2.2 卷积神经网络的前向传播	第17-18页
2.3 卷积神经网络的反向传播	第18-20页
2.4 本章小结	第20-21页
第3章基于辅助训练的DCNN人脸特征点检测方法研究	第21-30页
3.1 人脸特征点检测常规方法	第21-23页
3.1.1 基于局部的方法	第21页
3.1.2 基于整体的方法	第21-23页
3.2 基于DCNN的特征点检测方法	第23页
3.3 基于辅助训练与DCNN的人脸特征点检测	第23-29页
3.3.1 网络结构	第24-26页
3.3.2 网络训练	第26-27页
3.3.3 实验结果与分析	第27-29页
3.4 本章小结	第29-30页
第4章基于多任务协同与几何约束初始化的学习方法研究	第30-43页
4.1 多任务学习	第30-31页
4.2 多任务协同回归学习	第31-33页
4.3 多任务协同回归学习模型训练	第33-34页
4.4 实验结果与分析	第34-37页
4.4.1 特征点检测性能	第34-36页
4.4.2 姿态估计性能	第36-37页
4.5 基于空间几何约束的协同模型初始化	第37-42页
4.5.1 六点构成的特征数	第37-38页
4.5.2 构造特征数约束	第38-39页
4.5.3 实验结果	第39-42页
4.6 本章小结	第42-43页
第5章融合面部信息与头部姿态的疲劳检测研究	第43-54页
5.1 疲劳程度评价基准的建立	第43-44页
5.2 疲劳特征的提取	第44-48页
5.2.1 眼部的疲劳特征提取	第45-47页
5.2.2 嘴巴的疲劳特征提取	第47-48页
5.2.3 头部姿态的疲劳特征提取	第48页
5.3 信息融合与疲劳程度评估	第48-51页
5.4 疲劳程度评估实验	第51-52页
5.5 在线疲劳检测系统软件平台搭建	第52-53页
5.6 本章小结	第53-54页
第6章总结与展望	第54-56页
6.1 本文主要工作总结	第54页
6.2 未来工作展望	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-64页
附录	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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