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人眼的實 時識別 跟蹤 問題是近幾 年計算 機視覺研究的熱點 問題 “ 由于眼 睛識別及跟蹤是 駕駛員疲勞狀態(tài)視頻監(jiān)測的基礎(chǔ) ， 它也是一個具有挑戰(zhàn)的難題 ”常用的方法有 ：模板匹配， H ou gh 圓變換檢測 ，灰度投影檢測 ［6］，人臉幾何定位 ，神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)等方法 “模板匹配法對像 素計算 量太大 ， 實時性太差 ， 通用性不強 ;灰度投影檢 測受人臉姿態(tài)和表情 多樣變化 ，精度也 比較差 ; H ou gh 變換 ，存儲 空間大 ，實時性差 ，易受噪聲干擾 ，不利于現(xiàn)場圖像人眼識別 ; 人眼幾何定位算法局限于先驗知識 和經(jīng)驗 ;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則需要調(diào) 整神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的層數(shù) ， 節(jié)點 ，權(quán)值 比重等參數(shù) ”現(xiàn)研究 了一種基于 Ope nc V 的人眼識別與跟蹤 的方法 ，該方法利用 O pen Cv 提供設(shè)計 的 H a r 人臉分類器 1.2，結(jié)合人 眼的先驗 知識 和幾何分 布， 通過利用機器 自主學(xué) 習(xí)能力檢測并跟蹤人眼， 具有識別效果好 ，實時性好 ，檢測速度較快的優(yōu)點 “
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