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一种基于深度外观注视网络的视线估计方法

一种基于深度外观注视网络的视线估计方法

发明人：

夏春秋

申请人：

深圳市唯特视科技有限公司

摘要：

本发明提出了一种基于深度外观注视网络的视线估计方法，其主要内容包括：注视数据集、注视网络、跨数据集评估，其过程为，采集来自不同参与者的大量图像作为注视数据集，在数据集子集上手动注释面部标志，对单目RGB摄像机获得的输入图像进行脸部校准，采用人脸检测法和面部标志检测法定位标记，拟合一个通用的三维面部形状模型来估计所检测到的人脸三维姿态，应用空间归一化技术，将头部姿态和眼睛图像扭曲到归一化的训练空间，利用卷积神经网络学习头部姿态和眼睛图像到相机坐标系中三维注视方向的映射。本发明采用连续条件神经网络模型检测面部标志，平均脸部形状进行三维姿态估计，适用于不同环境下的视线估计，提高了估计结果的准确性。

基本信息

专利类型	发明
申请(专利)号	CN201810081808.5	申请日	2018-01-29
授权公布号	CN108171218A	授权公告日	2018-06-15
申请人	深圳市唯特视科技有限公司
地址	广东省深圳市高新技术产业园区高新南一道009号中科研发园新产业孵化中心楼610室
发明人	夏春秋
分类号	G06K9/00 G06K9/62	主分类号	G06K9/00
国省代码	广东	页数
代理机构
代理人

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-08-30	发明专利申请公布后的撤回	发明专利申请公布后的撤回IPC(主分类):G06K 9/00申请公布日:20180615
2018-07-13	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06K9/00
2018-06-15	公开	公开

专利分析

关键词

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