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面向面部疲劳表情识别的深度网络训练及应用任务书

 2020-05-04 09:05  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

(一)基本要求

面部表情识别具有广泛的应用前景和应用价值。本课题要求在了解图像处理原理与方法、深度学习网络的原理、训练方法,以及视频监控系统的组成、原理与实现的基础上,实现对视频监控系统中面部表情的特征提取与选择,并对疲劳、走神等状态进行分类识别,应用于司机驾驶、工作现场操作人员的疲劳、走神等状态的自动识别。

要求熟悉视频图像采集和处理、深度网络参数选择、学习和训练的相关算法,实现基于c#、matlab或其他程序设计语言的视频中人脸区域提取和深度网络方法识别出疲劳状态的程序。本课题涉及模式识别、数字图像处理、程序设计、神经网络等课程知识。

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2. 参考文献

[1].夏良正,数字图像处理(第二版),南京:东南大学出版社,2004.

[2]. 马添翼,成波. 基于面部表情特征的驾驶员疲劳状态识别.汽车安全与节能学报.2010,vol.1 no.3:200-204

[3]. 王志瑞,闫彩良.图像特征提取方法的综述[j].吉首大学学报,2011,32(5):44-47

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3. 毕业设计(论文)进程安排

起讫日期

设计(论文)各阶段工作内容

备 注

12月15日

下达任务

12月16日~12月25日

布置任务、熟悉软件、搜集并阅读中英文资料

12月26日~1月10日

有针对性的阅读资料、英文翻译

1月11日~1月17日

撰写开题报告、开题

开题

1月18日~3月1日

确定算法、细化算法

3月2日~4月30日

程序编写、调试、论文纲要

中期检查

5月1日~5月20日

完善程序、提交论文提纲

5月21日~6月2日

撰写毕业论文初稿

交毕业设计初步成果

6月3日~6月10日

撰写毕业论文终稿

6月11日之前

提交所有毕业设计正式材料电子稿与打印稿,准备答辩

6月12日~6月13日

答辩

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