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提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人眼检测及眼睛睁闭状态分类的方法.首先,训练1个用于检测人眼中心点的卷积神经网络,当输入人脸图像时,网络能快速检测到双眼中心点,并输出中心点对应的坐标值;根据中心点坐标值可以确定眼睛区域,得到人眼图像;然后将人眼图像输入到1个用于判断眼睛睁闭状态的分类网络,得到眼睛的睁闭状态.试验结果表明:本文提出的方法有效可行,眼睛定位的准确率可达96%,状态分类准确率可达97.07%.相比传统方法,该方法具有较好的鲁棒性和应用前景. 相似文献
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