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通过热面部图像估计运动引起的疲劳
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种利用热成像和面部分析技术结合深度学习模型自动估计运动引起的疲劳水平的方法。实验结果表明，只需一个静态热帧即可预测运动引起的疲劳水平，平均误差小于15％。该研究强调了将热成像与深度学习结合用于可靠运动引起的疲劳估计的可行性。
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关键要点
- 研究提出了一种利用热成像和面部分析技术结合深度学习模型的方法。
- 该方法可以自动估计运动引起的疲劳水平。
- 实验使用了包含40万多张静息和疲劳用户的热面部图像的新数据集。
- 结果表明，只需一个静态热帧即可预测疲劳水平，平均误差小于15%。
- 研究强调了热成像与深度学习结合用于疲劳估计的可行性。
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