1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
```% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Dataset);
% 随机选择一些图像进行可视化
index = randperm(numel(Resized_Dataset.Files), 12);
figure
for i = 1:6
subplot(2,3,i)
I = imread(Resized_Dataset.Files{index(i)});% 从测试数据集中读取图像
imshow(I)% 预测的标签
label = Predicted_Label(index(i));label
if double(label) == 1
title(['睁眼']);
end
if double(label) == 2
title(['闭眼']);
end
end
figure
for i = 1:6
subplot(2,3,i)
I = imread(Resized_Dataset.Files{index(i+6)});% 从测试数据集中读取图像
imshow(I)% 预测的标签
label = Predicted_Label(index(i+6));label
if double(label) == 1
title(['睁眼']);
end
if double(label) == 2
title(['闭眼']);
end
end
146
```
4.算法理论概述
基于GoogLeNet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法是一种利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的任务，旨在识别图像中人物的眼睛状态，即判断眼睛是睁开还是闭合。GoogLeNet是由Christian Szegedy等人在2014年提出的，以其高效的深度和创新的Inception模块结构闻名，能在保持较高准确度的同时减少模型参数量，提高了计算效率。
基于GoogLeNet的睁眼闭眼识别算法通过深度学习网络的层次化特征提取，实现了对图像中眼部状态的自动识别。利用高效的Inception结构减少计算量的同时保持了高精度，通过训练大量标注数据，模型能够学习到睁眼与闭眼的细微差别，进而做出准确的分类。
