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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于个体差异的跨人注视估计模型，包括以下步骤。首先，将视线估计数据集中的面部图像进行预处理；其次，通过神经网络模型CBSP‑Net得到三维注视向量d，根据面部图像拍摄时的相机位置将结果转换为屏幕上的二维注视点PoG。随后，使用SP模块计算该参与者的全部可用帧样本的预测均值和历史预测数据，进行预测偏差的矫正学习；最后使用PST模块，将参与者此次数据转换后的热力图与历史数据转换成的热力图输入，消除仿射变换的误差，得到更精确的热图数据。最后，通过SoftMax变换，得到转换后二维预测结果。本发明有效的解决了无效样本数据问题，同时，有效的结合了参与者的历史注视数据，在二维视线估计任务中获得了显著性的结果。
主权项：1.一种基于个体差异的跨个体注视估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选定视线估计数据集，并进行预处理；步骤2、将去噪后的样本输入到神经网络模型CBSP-Net中，获取参与者的三维注视向量d，根据数据集中样本采集时相机的位置转换计算出视线的二维注视点，得到初始的预测点；步骤3、计算该参与者的全部可用帧样本的预测均值与历史预测数据的差值，使用SP模块进行预测偏差的矫正学习，从而获得精确后的PoG值；步骤4、将精确后的PoG值转换为热图，并输入到PST模块，消除仿射变换的误差，得到最后预测的热图数据，然后得到的最终的热图数据进行SoftMax变换，得到最终预测到的二维注视估计预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于个体差异的跨个体注视估计方法
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