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文档简介

基于类Haar特征的人眼检测与定位的方法研究--模式识别课程设计

组员：卫皓茜研究背景与意义

眼睛作为人面部最显著、最稳定的特征，可以用于帮助定位人脸、提供人的注视信息、识别人脸动作、识别人表情变化等。

有资料表明，高速公路上发生的交通事故中，大多数都是由于驾驶员长时间疲劳驾驶所造成的。我们可以利用人眼检测来获取驾驶员的眼睛状态信息，从而判别出驾驶员是否疲劳驾驶，以避免交通事故的发生。人眼定位的另一个重要应用就是人脸识别，在模式识别、图像处理和人工智能等多个领域有着广泛的应用。研究现状人眼检测在计算机视觉领域有着广泛的应用，比如表情识别、视线追踪、人脸识别等。

关于人眼检测的方法，主要分为两大类：一类基于人眼特殊的红眼效应，使用一幅红眼和另一幅非红眼暗瞳图像比较进行人眼检测和跟踪；另一类基于彩色或者灰度图像，采用的方法有模版匹配、投影、神经网络等模式识别算法。基于类Harr特征的彩色人脸图像中的人眼检测属于第二类方法。类Harr特征类Harr特征是一类简单特征，人眼检测选用的类Harr特征主要由以下几种矩形组成，如图所示。人眼检测选用的类Harr特征每一种特征具有黑色和白色两种区域。每个特征可以由两个矩阵表示：内矩阵和外矩阵。内矩阵为黑色区域，外矩阵为同时包括黑色和白色区域的整个矩形区域。实现结果总结基于类Harr特征的人眼检测可以快速、有效的实现人眼的识别与检测。相较基于人眼特殊的红眼效应进行人眼检测而言，该方法不需要特殊光源，在正常光照下便可

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