《表2 眼睛嘴巴状态检测测试结果对比》

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《基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究》

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自建数据集EMD中眼睛样本36 764张、嘴巴样本15 185张，训练样本占95%，测试样本占5%。训练的具体分类和样本数如表1所示。训练前进行灰度化、归一化和直方图均衡等操作，输入网络的图像为48×48的灰度图。为了验证MSP-Net网络对眼睛、嘴巴状态检测的效率，分别使用经典Alex Net和Res Net进行参数训练和测试，并作比较。各网络的测试结果如表2所示。