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中文摘要：
探讨了自动人眼状态分类问题，提出一种基于全局扫描并验证策略的分类框架．该方法采用一种级联结构（Cascade）来组织分类器，采用Adaboost算法学习分类器．实验表明，该方法无论在鲁棒性、正确率和速度方面都达到了很好的性能，具有非常明显的实际应用价值．
英文摘要：
In this paper, we discuss the problem of automatic human eye state classification. A new classification framework based on a global scan and verification strategy is proposed. This method employs a cascade structure to organize a series of eye state classifiers trained by Adaboost. Experiments over a large dataset show that the proposed system reaches a good performance in robustness, correctness and speed, and it is of significant value in real applications.
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