[发明专利]基于深度神经网络的人眼注意力定位方法及系统

摘要

本发明提供的基于深度神经网络的人眼注意力定位方法，包括：关键点定位，人脸姿态角度检测，中心点坐标计算，注意力向量计算，注意力点定位。本发明的基于深度神经网络的人眼注意力定位方法通过关键点定位得到关键点，并对关键点进行归一化处理得到对应的关键点坐标，根据关键点坐标得到人脸姿态角度值，通过计算得到待测人脸两瞳孔间的中心点的坐标，通过预设深度神经网络得到空间偏移距离，根据中心点坐标以及空间偏移距离得到注意力向量，最后判断注意力向量与注意力平面的交点是否在注意力有效区域上，整个过程的定位结果精确率较高，且适用于不同的设备，在不同场景下均可通用。

主权项

1.基于深度神经网络的人眼注意力定位方法，所述人眼注意力定位方法应用于摄像头采集人脸图像时，其特征在于包括：关键点定位，通过预设关键点神经网络对待测人脸图像进行关键点定位得到68个关键点；人脸姿态角度检测，对所述关键点进行归一化处理得到对应的关键点坐标，将所述关键点坐标输入至预设人脸姿态角度检测神经网络中，所述预设人脸姿态角度检测神经网络输出人脸姿态角度值；中心点坐标计算，通过建立人眼瞳间距与人脸距离的映射关系，并根据待测人眼瞳间距以及所述映射关系计算出待测人脸距离，根据所述待测人脸距离、所述关键点坐标以及所述待测人脸图像的已知图像参数计算得到所述待测人脸图像中两瞳孔间的中心点坐标；空间偏移距离计算，将所述待测人脸图像中的左眼区域图像、右眼区域图像、人脸区域图像、预设人脸占比图以及所述人脸姿态角度值输入预设深度神经网络，所述预设深度神经网络输出空间偏移距离；注意力向量计算，根据所述空间偏移距离和所述中心点坐标计算得到注意力向量；标注注意力平面以及注意力有效区域，标注注意力设备对应摄像头轴心的注意力平面，并根据注意力设备大小在所述注意力平面上标注注意力有效区域；注意力点定位，计算所述注意力向量与所述注意力平面的交点，并判断所述交点是否在所述注意力有效区域上，若是，则人眼注意力在注意力设备上，若否，则人眼注意力不在注意力设备上。