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题名基于改进沙漏网络的红外图像视线估计
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作者
沈文忠
魏佳钰
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机构
上海电力大学信息与工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期60-65,71,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61802250)。
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文摘
随着VR/AR等元宇宙概念的兴起,集成虹膜识别的视线估计技术是目前的研究热点,而虹膜识别与视线跟踪都采用近红外摄像头捕捉眼部图像,仅从单眼红外眼部图像进行视线估计是一项挑战性任务。该文提出新的视线估计网络,首先利用圆形眼球与椭圆虹膜的映射得到中间眼部模型标签图像,引入中间监督;再通过改进沙漏网络回归红外虹膜图像的中间眼部模型图像;最后再结合DenseNet回归3D视线角度。设计近红外光虹膜采集系统,建立红外虹膜数据集SEPAD-Gaze。实验结果表明,该文提出的视线估计方法在数据集SEPAD-Gaze上误差为4.62°,并且在可见光下的公共数据集MPIIGaze上做了泛化性验证实验,误差低至4.48°,超过目前所有主流算法。
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关键词
视线估计
红外眼部图像
改进沙漏网络
眼部模型
DenseNet
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Keywords
Gaze estimation
Infrared eye images
Improved hourglass network
Eye model
DenseNet
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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