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摘要
为了实现人眼区域的准确定位并在此基础上提高人眼状态检测与虹膜定位的精度和抗干扰能力，本文完善了人脸数据集，设计了人眼目标检测网络，并在此基础上研究了人眼状态与虹膜位置的检测算法。采用StyleGAN的定制化人脸图像生成方法完善了人脸数据，并依据Yolov5模型设计了人眼目标检测网络。研究了基于直方图规定化与形状特征的人眼状态检测模型，给出了准确的人眼状态判断结果，并采用直方图规定化与自适应二值化结合的方法提高了虹膜检测的精度与鲁棒性。实验表明：测得人眼目标检测网络的MAP@0.75为66.4%、测试帧率为19.28,人眼状态检测算法在睁眼、眯眼、闭眼3种状态下的检测精度分别为95%、89%、93%,虹膜定位算法可以准确检测虹膜位置并量化，本文算法具有良好的准确性与通用性，提高了人眼状态的检测精度。
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