[发明专利]对用于三维(3D)注视预测的神经网络的训练在审
| 申请号： | 201910257948.8 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110320998A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 埃里克·林登 | 申请（专利权）人： | 托比股份公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海脱颖律师事务所 31259 | 代理人： | 脱颖 |
| 地址： | 瑞典丹*** | 国省代码： | 瑞典;SE |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请描述基于深度学习系统产生3D注视预测的技术。在一个示例中，深度学习系统包括神经网络。使用训练图像来训练神经网络，训练图像由相机产生，并且示出注视刺激点时的用户眼睛。刺激点中的一些在相机的平面中。其余的刺激点不在相机的平面中。训练包括输入与相机平面中的刺激点相关联的第一训练图像，以及输入与相机平面之外的刺激点相关联的第二训练图像。训练基于刺激点中的至少一个与注视线之间的距离来最小化神经网络的损失函数。 | ||
| 搜索关键词： | 刺激点 训练图像 神经网络 注视 相机 相机平面 学习系统 训练神经网络 关联 损失函数 用户眼睛 最小化 预测 三维 申请 | ||
【主权项】：
1.一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储指令，一旦在计算机系统上执行，所述指令使得所述计算机系统执行操作，所述操作包括：访问训练图像，所述训练图像包括第一组训练图像和第二组训练图像，其中，所述第一组训练图像示出与相机的平面中的注视点相关联的用户眼睛，并且其中，所述第二组训练图像示出与所述相机的所述平面之外的注视点相关联的用户眼睛；以及基于所述训练图像训练神经网络，其中，所述训练包括：将第一训练图像输入神经网络，其中，所述第一训练图像属于所述第一组训练图像；将第二训练图像输入所述神经网络，其中，所述第二训练图像属于所述第二组训练图像；基于注视点和注视线之间的距离而最小化所述神经网络的损失函数，其中，所述注视点与所述第一训练图像或所述第二训练图像中的一者相关联，并且其中，所述注视线是由所述神经网络针对在所述第一训练图像或所述第二训练图像中的所述一者中示出的用户眼睛预测的。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于托比股份公司，未经托比股份公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910257948.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
