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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种低光环境下高精度的视线估计方法，包括如下步骤：S1.数据集预处理，模拟低光环境S2.低光图像增加，得到增强后的图像；S3.增强图像校准，得到校准图像；S4.图像进行特征提取，输出特征向量；使用改进的残差网络模型ResNet18对校准后的图像进行特征提取；S5.通过全连接层将特征向量映射成三维输出向量；S6.对三维输出向量的前两个元素应用双曲正切变换，以获取精确的预测视线方向；S7.对三维输出向量的第三个元素通过sigmoid函数变换，得到视线预测的不确定性；S8.采用MSELoss损失函数来度量预测结果与真实值之间的误差。本发明方法能有效解决在低光环境下视线估计精度显著下降的问题，从而提高系统的实用性和准确性。
主权项：1.一种低光环境下高精度的视线估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.数据集预处理，模拟低光环境；S2.低光图像增加，得到增强后的图像Ienhanced；S3.增强图像Ienhanced校准，得到校准图像Icalibrated；S4.图像进行特征提取，输出特征向量；使用改进的残差网络模型ResNet18对校准后的图像进行特征提取；S5.通过全连接层将特征向量映射成三维输出向量O；S6.对三维输出向量O的前两个元素应用双曲正切变换，以获取精确的预测视线方向；S7.对三维输出向量O的第三个元素通过sigmoid函数变换，得到视线预测的不确定性；S8.采用MSELoss损失函数来度量预测结果与真实值之间的误差，并通过反向传播更新网络参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 低光环境下高精度的视线估计方法
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