技术特征：
技术总结
本发明涉及一种婴幼儿视力自动检测方法，包括以下步骤：S1.同步记录出示Teller视力卡的视频图像及被检测者的视频图像；S2.通过出示Teller视力卡的视频图像确定视力卡展示窗口位置及相应的视力卡展示时段，并从被检测者的视频图像中提取与视力卡展示时段相应的片段进行步骤S3~S8的操作；S3. 使用 AdaBoost 算法训练出对人脸识别效果最优的强分类器；S4.将强分类器进行级联，得到筛选式级联分类器；S5.对步骤S2提取的片段进行分解，得到视频帧的集合，然后对集合中的每一帧视频帧进行步骤S6~S7的操作：S6.使用筛选式级联分类器对视频帧进行检测，确定其人脸区域；S7.通过SURF算法确定人脸区域中的兴趣点位置，然后根据兴趣点邻域的Haar小波响应来确定SURF描述子；S8.对视频帧集合中任意相邻的两帧图像的SURF描述子计算其相似度，若计算的相似度大于所设定的阈值，则匹配成功，婴幼儿的眼睛发生了移动；此时通过视力卡对应的条栅级别即可确定婴幼儿的视力水平。
技术研发人员：王军;毛忍;戴炜丽
受保护的技术使用者：广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学
技术研发日：2017.03.13
技术公布日：2017.07.14