【摘 要】
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为了在移动设备上开发计算效率和精度较高的眼动跟踪技术,提出从人脸到瞳孔逐级推进的图像处理框架和具体检测方法.采用基于局部二值模式特征的级联分类器,对人脸和非人脸区
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目（LY15F020030）, 国家自然科学基金资助项目（61272308,61005056）
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为了在移动设备上开发计算效率和精度较高的眼动跟踪技术,提出从人脸到瞳孔逐级推进的图像处理框架和具体检测方法.采用基于局部二值模式特征的级联分类器,对人脸和非人脸区域进行分类检测.在人脸区域内应用Haar特征级联分类器检测人眼区域;并使用模板匹配法在人眼区域内检测瞳孔位置.在此基础上开发基于眼动跟踪的移动设备阅读辅助系统,根据瞳孔位置的变化定位用户当前阅读的文本行,帮助用户在阅读中断后快速找到阅读起点.测试结果表明：该系统对视线角度的平均检测精度达到1.17°,能精确定位阅读文本,将用户的平均阅读
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