[发明专利]使用离轴相机的眼睛跟踪和注视估计在审
| 申请号： | 202080059575.4 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN114303117A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 武正阳;S·拉金德兰;T·范阿斯;J·齐默尔曼;V·巴德里娜拉亚楠;A·拉比诺维奇 | 申请（专利权）人： | 奇跃公司 |
| 主分类号： | G06F3/00 | 分类号： | G06F3/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 刘薇;于静 |
| 地址： | 美国佛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 使用 相机 眼睛 跟踪 注视 估计 | ||
1.一种训练神经网络的方法，所述神经网络具有特征编码层集合和多个任务特定层集合，所述方法包括：
执行第一训练步骤，包括：
使用所述神经网络，基于第一眼睛的第一图像生成眼睛分割数据，其中，所述眼睛分割数据包括将所述第一眼睛分割成多个区域；以及
使用所述眼睛分割数据，训练所述特征编码层集合；以及
执行第二训练步骤，包括：
使用所述特征编码层集合和所述多个任务特定层集合中的每一个任务特定层集合，基于第二眼睛的第二图像生成网络输出数据；以及
使用所述网络输出数据，训练所述多个任务特定层集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个任务特定层集合中的每一个对所述特征编码层集合的输出进行操作。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述第一训练步骤还包括：将所述第一图像提供给所述神经网络，以及其中，执行所述第二训练步骤还包括：将所述第二图像提供给所述神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在第一持续时间期间执行所述第一训练步骤，以及在所述第一持续时间之后的第二持续时间期间执行所述第二训练步骤。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个区域包括以下中的一项或多项：背景区域，巩膜区域，瞳孔区域，或虹膜区域。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述第一训练步骤还包括：
使用所述眼睛分割数据，训练所述多个任务特定层集合中的单个任务特定层集合。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述单个任务特定层集合是所述多个任务特定层集合中的在所述第一训练步骤期间被训练的唯一任务特定层集合。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，执行所述第一训练步骤还包括：
接收眼睛分割标注GT数据；以及
将所述眼睛分割数据与所述眼睛分割GT数据进行比较。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述第二训练步骤期间不训练所述特征编码层集合。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括与所述第二眼睛相对应的二维(2D)瞳孔数据。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括与所述第二眼睛相对应的闪烁检测数据。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括与所述第二眼睛相对应的角膜中心数据。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括与所述第二眼睛相对应的眨眼预测。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括对应于所述第二眼睛的眼神分类。
15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络输出数据包括第二眼睛分割数据，所述第二眼睛分割数据包括将所述第二眼睛分割成第二多个区域的第二分割。
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