【摘 要】
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视线估计能够反映人的关注焦点,对理解人类的情感、兴趣等主观意识有重要作用.但目前用于视线估计的单目眼睛图像容易因头部姿态的变化而失真,导致视线估计的准确性下降.提出一种新型分类视线估计方法,利用三维人脸模型与单目相机的内在参数,通过人脸的眼睛与嘴巴中心的三维坐标形成头部姿态坐标系,从而合成相机坐标系与头部姿态坐标系,并建立归一化坐标系,实现相机坐标系的校正.复原并放大归一化得到的灰度眼部图像,建立基于表观的卷积神经网络模型分类方法以估计视线方向,并利用黄金分割法优化搜索,进一步降低误差.在MPIIGaze
【机 构】
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上海复控华龙微系统技术有限公司,上海 200439;中国电子科技集团公司第三十二研究所,上海 201808
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视线估计能够反映人的关注焦点,对理解人类的情感、兴趣等主观意识有重要作用.但目前用于视线估计的单目眼睛图像容易因头部姿态的变化而失真,导致视线估计的准确性下降.提出一种新型分类视线估计方法,利用三维人脸模型与单目相机的内在参数,通过人脸的眼睛与嘴巴中心的三维坐标形成头部姿态坐标系,从而合成相机坐标系与头部姿态坐标系,并建立归一化坐标系,实现相机坐标系的校正.复原并放大归一化得到的灰度眼部图像,建立基于表观的卷积神经网络模型分类方法以估计视线方向,并利用黄金分割法优化搜索,进一步降低误差.在MPIIGaze数据集上的实验结果表明,相比已公开的同类算法,该方法能降低约7.4％的平均角度误差.
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