技术摘要：
公开了一种分析由头戴式设备的相机记录的图像中的对象的方法。该方法包括在记录图像时执行眼动追踪；基于眼动追踪来确定图像的感兴趣区域；根据感兴趣区域生成边界框；基于边界框裁剪图像以生成裁剪后的图像；对裁剪后的图像执行精细裁剪；以及检测裁剪后的图像中的对  全部
背景技术：
利用由电子设备捕获的图像的对象检测可以具有许多实际应用。对象检测会需要 大量的计算资源，并且可能需要花费大量时间。为了使对象检测有用，可能需要在特定时间 段内识别对象。然而，许多便携式电子设备可能没有用于在合理的时间内向设备的用户提 供与对象有关的信息的计算资源。 头戴式显示器(HMD)可穿戴设备具有许多新兴应用。使能HMD的此类应用的有用特 征包括对象检测、识别和追踪、以及在显示器中显示结果。为了具有良好的用户体验，对于 对象检测、识别和追踪，通常需要相对于用户的移动和/或对象的移动的高精度和快速的响 应时间。 因此，需要用于对象检测的改进的准确性和响应速度。
技术实现要素：
附图说明 图1是具有多个相机的电子设备的示例性框图； 图2是示出了识别与由图像记录设备捕获的图像相关联的对象的过程的示例性视 图； 图3是可以用于实施分析由头戴式设备的相机记录的图像中的对象的方法的头戴 式设备的示例性视图； 图4是示出了利用头戴式设备的对象检测的示例性框图； 图5示出了被选择来识别图像的感兴趣区域(ROI)的边界框的示例； 图6是示出了使用显著性来识别ROI中的对象的示例性视图； 图7是示出了利用头戴式设备的对象检测的又一示例性框图； 图8是示出了利用裁剪的对象识别的改进的曲线图； 图9是示出了分析由头戴式设备的相机记录的图像的方法的应用的示例性视图； 以及 图10是示出了分析由头戴式设备的相机记录的图像的方法的另一应用的示例性 视图；以及 图11是示出了分析由头戴式设备的相机记录的图像的方法的示例性流程图。