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该项目旨在通过_convolutional neural networks_（CNN）进行疲劳状态检测，结合摄像头采集面部图像。研究聚焦于开发一个高效的模型框架，能够在实际应用中有效识别疲劳状态，这对人机交互系统、驾驶辅助等多个场景具有重要意义。

系统实现包括以下几个关键步骤：首先通过标准化的图像预处理方法，确保输入数据的适应性；其次利用深度学习算法提取人脸特征；最后通过大量训练范例优化CNN模型。实验结果表明，该方法在不同的光照条件和表情变化下都能保持较高的检测准确率。

预期成果为完全自主实现的人机交互疲劳检测系统。这一技术可推广至智能安防、医疗护理等领域，显著提升设备与人的互动效率和便利性。研究成果将为相关领域提供新思路和技术支撑，同时有望开拓更广泛的人工智能应用场景。