[发明专利]一种基于卷积神经网络的快速人眼跟踪方法有效
| 申请号： | 201811349890.1 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109598207B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 张凌;吴家贤 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的快速人眼跟踪方法，包括步骤：1)制作人眼跟踪数据集和人眼验证数据集；2)用人眼跟踪数据集训练人眼跟踪卷积网络，使用人眼验证数据集训练人眼验证卷积网络，训练方法为带动量的小批量梯度下降法，损失函数为均方误差；3)获取视频中的初始人眼位置；4)使用人眼跟踪卷积网络在随后的视频帧中追踪人眼；5)使用人眼验证卷积网络验证人眼追踪结果是否准确；6)若步骤5)判定人眼跟踪结果不准确，则重新进入步骤3)获取初始人眼位置；若准确则读取下一视频帧回到步骤4)继续追踪人眼。本发明突破现有追踪方法错误率高，速度慢，无法应对复杂的现实场景的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 快速 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的快速人眼跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)制作人眼跟踪数据集和人眼验证数据集；2)用人眼跟踪数据集训练人眼跟踪卷积网络，使用人眼验证数据集训练人眼验证卷积网络，训练方法为带动量的小批量梯度下降法，损失函数为均方误差；3)获取视频中的初始人眼位置；4)使用人眼跟踪卷积网络在随后的视频帧中追踪人眼；5)使用人眼验证卷积网络验证人眼追踪结果是否准确；6)若步骤5)判定人眼跟踪结果不准确，则重新进入步骤3)获取初始人眼位置；若准确则读取下一视频帧回到步骤4)继续追踪人眼。
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