基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测
Real-time face fatigue detection based on receptive field and clustering
华南农业大学 数学与信息学院, 广州 510642
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摘要
针对在自然环境下人脸疲劳识别遇到的问题,如人脸检测率不高、判别疲劳的特征过于单一、检测速度慢等,提出了一种基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测方法。首先对人脸尺寸进行聚类分析,根据聚类类别决定检测层个数并设置先验框大小,根据预测特征图的感受野与人脸尺寸匹配的原则设置网络层数,最后通过最小化损失函数学习多种疲劳特征。实验证明,在驾驶室等环境下基于聚类框架与局部感受野的方法在保持识别准确率的同时提高了检测速度,使用GPU GeForce GTX TITAN能达到125 fps,满足了实时性要求。
基金项目
广东省科技计划资助项目(2017A040406023)
广州市科技计划资助项目(201804010353)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0315
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3795-3798
文章编号: 1001-3695(2020)12-057-3795-04
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
刘君扬, 王金凤. 基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3795-3798. (Liu Junyang, Wang Jinfeng. Real-time face fatigue detection based on receptive field and clustering [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3795-3798. )
关于期刊
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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