[发明专利]一种基于卷积神经网络的眼球移动预测方案在审
| 申请号： | 201710449650.8 | 申请日： | 2017-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN107633196A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 何兴高;姜伟卓;唐晨 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610054 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种满足基于卷积神经网络对于眼球追踪实现的技术。其特征在于在构造中利用了卷积神经网络对于人脸识别的技术，在识别的过程中，将数据再次处理化，使其在眼球追踪中能得到良好的体现，同时在效率和精确方面优于现有的眼球追踪技术，也解决VR中眼球点渲染的难题。本发明分为以下七个步骤数据的预处理，卷积神经网络的建立，训练数据集，数据集的二次处理，利用当前模型预测测试集，测试后的数据相转化，实行点渲染。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 眼球 移动 预测 方案 | ||
【主权项】：
本发明公开了一种满足基于卷积神经网络对于眼球追踪实现的技术。其特征在于在构造中利用了卷积神经网络对于人脸识别的技术，在识别的过程中，将数据再次处理化，使其在眼球追踪中能得到良好的体现，同时在效率和精确方面优于现有的眼球追踪技术，也解决VR中眼球点渲染的难题，本发明分为以下七个步骤：(1)、数据预处理：kaggle库，96*96个像素的图片库；(2)、卷积神经网络的建立：为人脸关键位置的识别建立模型；(3)、训练数据集：读取数据样本；(4)、数据集的二次处理：将训练好的数据再进行二次处理，标识眼球的移动方向，以及头部偏转眼球移动的方向；(5)、利用当前模型预测测试集：对于建立好的模型，将图像进行预测，判断出眼球的移动变化；(6)、测试后的数据相转化：眼球的移动变化，作为坐标进行转化，有效的应用于渲染软件中；(7)、实行点渲染：在渲染软件中，通过视频图像帧的方式，快速进行点渲染技术。
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