[发明专利]一种基于生成对抗网络的视线估计方法在审
| 申请号： | 201810078939.8 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN108334832A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06F3/01 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明中提出的一种基于生成对抗网络的视线估计方法，其主要内容包括：生成纹理、生成真实数据和对眼部进行细化，其过程为，先自动将面部图像与3D模型的水平方向和垂直方向的纹理空间对齐，然后不成对的像素级别域适应技术将合成图像映射到真实域，再使用视线方向的注释和合成数据预训练视线方向估计器，最后在整个映射过程中执行细化网络以保持视线方向，使用预训练网络作为从合成到真实再到合成的转换循环约束。本发明使用新颖的对抗训练方法，将渲染的合成图像映射到逼真的域，可以在实际图像上获得更准确的视线估计，而不需要使用任何来自真实用户的额外标记数据；对于极端头部姿态、模糊、远距离等情况，也能产生具有鲁棒性的视线估计。 | ||
| 搜索关键词： | 视线估计 视线方向 合成 图像映射 细化 标记数据 对抗训练 合成数据 面部图像 实际图像 头部姿态 纹理空间 像素级别 训练网络 映射过程 真实数据 真实用户 转换循环 对齐 网络 纹理 对抗 成对的 估计器 鲁棒性 远距离 再使用 渲染 模糊 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的视线估计方法，其特征在于，主要包括生成纹理(一)；生成真实数据(二)；对眼部进行细化(三)。
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