一种基于深度学习的眼神交流检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的眼神交流检测方法，首先训练一个基于深度学习视线回归模型即VH模型，该模型输出水平方向和垂直方向的偏转角来表示眼睛的视线方向，然后将得到视线方向结果传输给一个二元分类器来判断眼神交流是否有发生；在本发明中，因为Columbia‑Gaze具有细粒度的凝视方向和头部姿态，所以我们选择Columbia‑Gaze作为我们训练和测试的数据集；最终该方法在Columbia‑Gaze数据集上MCC值达到了0.92；其中训练过程包括四个关键阶段：获取人脸图像、图像增强、训练视线回归模型、训练眼神接触检测器；测试过程分为三个阶段：获取人脸图像、视线方向回归和眼神接触检测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的眼神交流检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110647800A
申请号 ：
CN201910720061.8
公开（公告）日 ：
2020-01-03
申请日 ：
2019-08-06
授权号 ：
CN110647800B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
张宏李碧蓉何力管贻生
申请人 ：
广东工业大学
申请人地址 ：
广东省广州市大学城外环西路100号
代理机构 ：
广东广信君达律师事务所
代理人 ：
杜鹏飞
优先权 ：
CN201910720061.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2020-02-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20190806
申请日 : 20190806
2020-01-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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