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基于多尺度聚合和共享注意力的注视估计模型
1
作者
施赛龙
方智文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2047-2054,共8页
注视估计是从人脸图像中估计3D注视方向的方法,其中与注视直接相关的眼睛细节信息在人脸图像中集中且对注视估计具有显著影响。然而现有的注视估计模型忽略了小尺度的眼睛细节,且容易被图像特征中与注视无关的信息淹没。为此,提出一种...
注视估计是从人脸图像中估计3D注视方向的方法,其中与注视直接相关的眼睛细节信息在人脸图像中集中且对注视估计具有显著影响。然而现有的注视估计模型忽略了小尺度的眼睛细节,且容易被图像特征中与注视无关的信息淹没。为此,提出一种基于多尺度聚合和共享注意力的模型以增强特征的表达能力。首先,使用分流自注意力聚合图像中不同尺度的眼睛和人脸信息,并引导模型学习不同尺度对象之间的相关性,以此处理模型对图像中眼睛细节的遗漏问题;其次,通过建立共享注意力来捕获图像之间的共享特征,减少对注视无关特征的关注;最后,结合多尺度聚合和共享注意力,进一步提高注视估计的精度。在公开数据集MPIIFaceGaze、Gaze360、Gaze360_Processed和GAFA-Head上,所提模型的平均角度误差比GazeTR(Gaze TRansformer)降低了5.74%、4.09%、4.82%和10.55%。在Gaze360背对相机的困难图像上,所提模型的平均角度误差比GazeTR降低了4.70%。实验结果表明,所提模型能有效聚合多尺度的注视信息和共享注意力,提高注视估计的准确性和鲁棒性。
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关键词
注视估计
共享注意力
多尺度聚合
共享特征
计算机视觉
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职称材料
利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法
被引量：
5
2
作者
周晨怡
黄靖
+1 位作者
杨丰
刘娅琴
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第10期4036-4042,共7页
传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别...
传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别系统。以置信度作为权重,通过权重来探索不同模态生物特征识别的性能差异,实现了有效特征信息的提取,并且提高了系统的抗干扰能力。该方法充分考虑了权重因子与特征距离信息和模态分类性能参数之间的复杂关系,将模态的决策偏好通过置信度转化为定量表征,不仅使各模态权重因子的求解更具科学性,而且提高了识别系统在复杂情境下的自适应能力。实验结果表明,该融合方法的识别精度与抗干扰能力优于其他决策层融合算法。
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关键词
多模态生物特征
决策层融合
自适应权重
特征信息
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职称材料
题名
基于多尺度聚合和共享注意力的注视估计模型
1
作者
施赛龙
方智文
机构
南方医科大学
生物
医学
工程学院
广东省
医学
图像
处理
重点
实验室
(
南方医科大学
)
广东省
医学
成像与诊断技术工程
实验室
(
南方医科大学
)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2047-2054,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62371219)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2023A1515011260)
广州市科技计划项目(202201011672)。
文摘
注视估计是从人脸图像中估计3D注视方向的方法,其中与注视直接相关的眼睛细节信息在人脸图像中集中且对注视估计具有显著影响。然而现有的注视估计模型忽略了小尺度的眼睛细节,且容易被图像特征中与注视无关的信息淹没。为此,提出一种基于多尺度聚合和共享注意力的模型以增强特征的表达能力。首先,使用分流自注意力聚合图像中不同尺度的眼睛和人脸信息,并引导模型学习不同尺度对象之间的相关性,以此处理模型对图像中眼睛细节的遗漏问题;其次,通过建立共享注意力来捕获图像之间的共享特征,减少对注视无关特征的关注;最后,结合多尺度聚合和共享注意力,进一步提高注视估计的精度。在公开数据集MPIIFaceGaze、Gaze360、Gaze360_Processed和GAFA-Head上,所提模型的平均角度误差比GazeTR(Gaze TRansformer)降低了5.74%、4.09%、4.82%和10.55%。在Gaze360背对相机的困难图像上,所提模型的平均角度误差比GazeTR降低了4.70%。实验结果表明,所提模型能有效聚合多尺度的注视信息和共享注意力,提高注视估计的准确性和鲁棒性。
关键词
注视估计
共享注意力
多尺度聚合
共享特征
计算机视觉
Keywords
gaze estimation
shared attention
multi-scale aggregation
shared feature
computer vision
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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职称材料
题名
利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法
被引量：
5
2
作者
周晨怡
黄靖
杨丰
刘娅琴
机构
南方医科大学
生物
医学
工程学院
广东省
医学
图像
处理
重点
实验室
(
南方医科大学
)
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第10期4036-4042,共7页
基金
国家自然科学基金(61771233)
广东省省级科技计划(2013B090500104)。
文摘
传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别系统。以置信度作为权重,通过权重来探索不同模态生物特征识别的性能差异,实现了有效特征信息的提取,并且提高了系统的抗干扰能力。该方法充分考虑了权重因子与特征距离信息和模态分类性能参数之间的复杂关系,将模态的决策偏好通过置信度转化为定量表征,不仅使各模态权重因子的求解更具科学性,而且提高了识别系统在复杂情境下的自适应能力。实验结果表明,该融合方法的识别精度与抗干扰能力优于其他决策层融合算法。
关键词
多模态生物特征
决策层融合
自适应权重
特征信息
Keywords
multimodal biometric
decision-level fusion
adaptive weight
feature information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度聚合和共享注意力的注视估计模型
施赛龙
方智文
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法
周晨怡
黄靖
杨丰
刘娅琴
《科学技术与工程》
北大核心
2020
5
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职称材料
已选择
0
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