计算机工程

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:31-1289/TP

国际刊号:1000-3428

计算机工程杂志2022年第2期:基于表观的归一化坐标系分类视线估计方法

发布日期:

作者:戴忠东, 任敏华

单位:1. 上海复控华龙微系统技术有限公司, 上海 200439;2. 中国电子科技集团公司第三十二研究所, 上海 201808

关键词:视线估计,单目眼睛图像,头部姿态,归一化坐标系,黄金分割法,卷积神经网络

基金:上海市国防科技工业办公室支持基金(GFKJ-2019-060)。

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。

来源:2022年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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