全文总字数：1340字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
眼动识别是疲劳检测和人机交互领域的关键技术之一，相较于可靠性低的传统眼部识别算法，卷积神经网络作为一种基于深度学习的模式识别方法，由于其出色的局部感知和高聚合能力，可以有效提高识别性能，实现更加精确的眼动识别。本题通过深度学习的卷积神经网络来实现眼动识别，将CNN应用于眼部识别，实现眼动识别的功能，并实现基于卷积神经网络的眼动识别研究。
通过本毕业设计的训练，以培养学生有较强的知识综合运用能力、工程实践能力、理论研究能力和创新意识，同时也增强学生的专业英语文献阅读能力软硬件综合运用能力。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习和掌握相关理论知识，完成相关参考文献阅读及归纳总结，完成开题报告；2）学习并掌握相关技术的基础上，完成原理设计、算法实现和性能仿真等；
3）完成相关软硬件实现，完成实验、实验结果比较及分析等；
4）完成不少于12000字的论文撰写并完成答辩的相关工作；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1 - 3周：收集、整理选题相关的文献资料，完成、完善方案论证，撰写开题报告；第4 - 5周：认真学习选题相关的知识、理论和算法实现等，熟悉软硬件环境；
第6 - 8周：建立软硬件仿真模型、完成程序编写、仿真实验等，并做好相关记录及分析；
第9-11周：完善相关实验、比较及分析，完成算法或系统的设计实现；
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4. 主要参考文献
[1]彭毅. 眼动信号的提取与分类识别研究[D]. 哈尔滨工程大学,2016.[2]杨子贤. 基于深度学习卷积神经网络图像识别技术的研究与应用[J].中国设备工程, 2018, 409(23):154-157.
[3]周飞燕,金林鹏,董军.卷积神经网络研究综述[J].计算机学报,2017,40(06):1229-125
[4]牛清宁,周志强,金立生,et al.基于眼动特征的疲劳驾驶检测方法[J].哈尔滨工程大学学报,2015(03):394-398.
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