【摘 要】
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为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR
【机 构】
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南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51675265);江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
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为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR方法预处理wild人脸数据集,扩大了训练集的规模并引入了对眼部的先验知识,在此基础上训练卷积神经网络的分类模型进行眼部状态识别的评估。对比实验结果可知,基于SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法测试的准确度能达到95%左右,显著降低了测试错误率,提高了模型的泛化能力和准确性。
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