疲劳数据集

用于二元疲劳识别的面部图像（疲劳与不疲劳）

关于数据集

该数据集包含 2200 张高质量人脸图像，平均分为疲劳类别和非疲劳类别。图像是在各种真实环境条件（光照、背景和受试者差异）下采集的，旨在支持疲劳检测机器学习模型的开发和基准测试。

主要特点：

2 个类别：疲劳（1100 张图像）与非疲劳（1100 张图像）

高分辨率：224×224 像素。适用于迁移学习和从零开始的 CNN

多样性：主体、环境和条件的变化，以提高模型的稳健性

用例：疲劳识别研究、计算机视觉应用、以人为本的人工智能

该数据集旨在通过为研究界提供平衡且可访问的资源来提高疲劳识别的透明度和可重复性。