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人眼檢測(cè)是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域 的重要課題 ，有著，‘泛的應(yīng)用價(jià)值 ．在人臉識(shí)別 中，檢測(cè)定位眼睛可有效抽取眼部特征 ，進(jìn)而更精確定位臉部其他重要器官的位置．此外 ，根據(jù)眼睛 的位置及角度 ，町對(duì)人臉區(qū)域 的選取進(jìn)行修正 ，從而提升識(shí)別率 ，降低算法復(fù)雜度．眼睛的檢測(cè)和跟蹤可用于安全監(jiān)護(hù) 、視頻會(huì)議及司法鑒定等領(lǐng)域 ．但以上應(yīng)用往往對(duì)便攜性有所要求．因此尋找一種高效的人眼檢測(cè)算法，并將其在便攜平 臺(tái)上實(shí)現(xiàn)具有現(xiàn)實(shí) 意義 ．自人眼檢測(cè)課題提 出以來(lái) ，出現(xiàn) 了很多實(shí)現(xiàn)算法．2004年 DawtungLIN等 提 出基于臉 圓擬合和黑像素濾波的人眼檢測(cè)算法 ，獲得 了較好 的檢測(cè)效果．2007年 HuchuanLU等 j提出一種基于矩形特征和像素模式細(xì) 節(jié)的眼睛檢測(cè)算法 ，能有效確定眼睛的具 體 位置 ，但 運(yùn)算 復(fù)雜．2008年 GuangYuanZHANG等 針 對(duì)眼 睛檢 測(cè)常需 實(shí)時(shí) 完成 的特點(diǎn) ，提出一種基于 SVM 的檢測(cè)算 法，但此方 法檢測(cè)率較低．本文提 出的基于類 Haar特征 的眼 睛檢測(cè)算法具有算法復(fù)雜度低 、檢測(cè)效率 高的優(yōu)點(diǎn) ，適合于在芯片上實(shí)
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