資料介紹
人眼的實(shí) 時(shí)識(shí)別 跟蹤 問題是近幾 年計(jì)算 機(jī)視覺研究的熱點(diǎn) 問題 “ 由于眼 睛識(shí)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(gè)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(duì)像 素計(jì)算 量太大 , 實(shí)時(shí)性太差 , 通用性不強(qiáng) ;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(chǔ) 空間大 ,實(shí)時(shí)性差 ,易受噪聲干擾 ,不利于現(xiàn)場圖像人眼識(shí)別 ; 人眼幾何定位算法局限于先驗(yàn)知識(shí) 和經(jīng)驗(yàn) ;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(diǎn) ,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(shí)別與跟蹤 的方法 ,該方法利用 O pen Cv 提供設(shè)計(jì) 的 H a r 人臉分類器 1.2,結(jié)合人 眼的先驗(yàn) 知識(shí) 和幾何分 布, 通過利用機(jī)器 自主學(xué) 習(xí)能力檢測并跟蹤人眼, 具有識(shí)別效果好 ,實(shí)時(shí)性好 ,檢測速度較快的優(yōu)點(diǎn) “
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