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题名基于空洞全卷积网络的非理想状态的瞳孔定位
被引量：3
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作者
林舒欣
陆启桐
王尚媛
韩鹏
李军
许坤远
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机构
华南师范大学物理与电信工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021年第8期33-38,共6页
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基金
广东省自然基金项目(No.2015A030313384)。
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文摘
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,因此,该算法节省了人工成本,解决了阈值调整对处于非理想状态的瞳孔图像不灵敏的问题,并且实验结果表明,该方法在公开的二十四个数据集的平均检测率达到91.7%。
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关键词
图像处理
瞳孔定位
全卷积网络
瞳孔数据集
椭圆拟合
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Keywords
image processing
pupil detection
fully convolutional network
pupil dataset
ellipse fitting
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分类号
TN911.
[电子电信—通信与信息系统]
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