Caffe68+OpenCV人脸关键点检测与疲劳识别技术

基于Caffe68和OpenCV的人脸特征点检测项目，模型比较轻，速度也快，尤其适合疲劳识别场景用。直接输出 68 个关键点，用来判断眼睛闭合度、嘴巴张开情况都挺方便。

模型结构挺清爽的，配合OpenCV直接就能跑，不像某些复杂网络还得折腾一堆依赖。你只要有张人脸图，基本几行代码就能拿到眼角、嘴角这些关键位置，后面要做打哈欠检测、闭眼计时都省事。

对比了下，像dlib也能做 68 点检测，但相对来说，这套用Caffe68的方案启动速度更快，兼容性也不错，是在 CPU 设备上还蛮友好。如果你想把疲劳检测跑在嵌入式上，这种轻量级的方案还挺值得一试的。

顺手整理了几个相关资源链接，像是基于dlib、OpenCV的特征点检测，甚至还带改进算法的论文，有兴趣你可以点进去看看：

• dlib 人脸 68 特征点检测
• Opencv 特征点检测
• 人脸特征点检测算法的改进与疲劳检测算法研究.pdf

如果你正好在做驾驶员疲劳监测、智能安防或者学习行为这类项目，这个资源还蛮值得一试的。哦对了，记得用最新版本的 OpenCV，兼容性会好不少。