基于空洞全卷积网络的非理想状态的瞳孔定位

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针对不良光照、眼镜和隐形眼镜导致的大量反射、瞳孔位于图像边缘等非理想状态下的瞳孔定位的情况,采用了一种基于空洞全卷积网络非理想状态的瞳孔定位方法。该网络是端到端系统,由两个完全卷积网络组成。首先,输入非理想状态的瞳孔图像,经过下采样和空洞卷积模块逐渐展现环境信息,随后在上采样过程中,结合了下采样的各层信息和上采样的输入信息来还原细节信息,输出仅含有瞳孔部分的圆形区域的白色背景图。最终使用椭圆拟合算法,对图像的瞳孔进行拟合,得到瞳孔的中心坐标值。由于神经网络去掉了主要的干扰因素,仅保留目标对象圆形区域
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