資料介紹
摘 要:在介紹人臉特征點檢測的理論知識的基礎(chǔ)上,提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep ConvolutionalNeural Network,DCNN)解決人臉5點特征點(眼角、鼻子、嘴角)預(yù)測問題的方法。通過添加更多的卷積層穩(wěn)定地增加網(wǎng)絡(luò)的深度,并且在所有層中使用3×3的卷積濾波器,有效減小參數(shù),更好地解決了人臉特征點檢測問題。然后計算雙眼角與嘴角所成平面與正視時此平面的單應(yīng)性矩陣,最后利用等效算法求解駕駛員面部轉(zhuǎn)角。實驗結(jié)果表明,面部特征點檢測準(zhǔn)確率達到97.96%,算法在角度判斷上的誤差是1°~5°,這證明了該算法對注意力分散監(jiān)測的有效性。
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