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人眼的实 时识别 跟踪 问题是近几 年计算 机视觉研究的热点 问题 “ 由于眼 睛识别及跟踪是 驾驶员疲劳状态视频监测的基础 ， 它也是一个具有挑战的难题 ”常用的方法有 ：模板匹配， H ou gh 圆变换检测 ，灰度投影检测 ［6］，人脸几何定位 ，神经 网络等方法 “模板匹配法对像 素计算 量太大 ， 实时性太差 ， 通用性不强 ;灰度投影检 测受人脸姿态和表情 多样变化 ，精度也 比较差 ; H ou gh 变换 ，存储 空间大 ，实时性差 ，易受噪声干扰 ，不利于现场图像人眼识别 ; 人眼几何定位算法局限于先验知识 和经验 ;而神经网络则需要调 整神经 网络 的层数 ， 节点 ，权值 比重等参数 ”现研究 了一种基于 Ope nc V 的人眼识别与跟踪 的方法 ，该方法利用 O pen Cv 提供设计 的 H a r 人脸分类器 1.2，结合人 眼的先验 知识 和几何分 布， 通过利用机器 自主学 习能力检测并跟踪人眼， 具有识别效果好 ，实时性好 ，检测速度较快的优点 “
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