基于卷积神经网络的疲劳检测改进算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第6期北京时间：
作者：周先春, 邹清宇, 陆滇
摘要：为了解决当前的疲劳检测算法准确率低或实时性差的缺点，提出一种改进的卷积神经网络疲劳检测算法。使用HOG检测算法结合KCF跟踪算法对采集的人脸进行检测和跟踪；随后调用Dlib库进行脸部关键点的提取；通过引入可变形卷积神经网络对提取的眼部和嘴部进行状态识别；通过CEW和YAWDD数据集进行测试，疲劳检测准确率达到94.36%。实验表明，与当前的疲劳检测算法相比，提出的方法能够实时地检测驾驶员疲劳，并且具有较高的准确率。
关键词：人脸检测, Dlib, 可变形卷积, 状态识别, 疲劳检测
