[发明专利]用于三维(3D)注视预测的深度学习在审
| 申请号： | 201910258602.X | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110320999A | 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;G06K9/00;G06N3/04;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 |
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| 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。缩放图像基于用户眼睛和产生2D图像的相机之间的粗略距离而从示出用户脸部的2D图像产生。不同分辨率的图像裁剪部分从缩放图像产生，并且包括每个用户眼睛周围的裁剪部分和用户脸部周围的裁剪部分。这些裁剪部分被输入到神经网络。作为响应，神经网络输出距离校正和每个用户眼睛的2D注视向量。校正的眼睛到相机距离的产生是通过基于距离校正来校正粗略距离。每个用户眼睛的3D注视向量基于相应的2D注视向量和校正距离而产生。 | ||
| 搜索关键词： | 用户眼睛 注视 向量 裁剪 校正 粗略距离 距离校正 神经网络 缩放图像 学习系统 用户脸部 相机 神经网络输出 图像裁剪 图像产生 分辨率 预测 三维 图像 响应 申请 学习 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实施的方法，用于检测三维(3D)注视，所述计算机实施的方法包括：由眼睛跟踪系统基于二维(2D)图像从所述2D图像产生以用户眼睛为中心的扭曲图像，其中，所述2D图像由与所述眼睛跟踪系统相关联的相机产生；由所述眼睛跟踪系统将所述扭曲图像输入到神经网络，其中，所述神经网络基于所述扭曲图像预测距离校正、所述用户眼睛在所述扭曲图像中的2D注视原点以及所述用户眼睛在所述扭曲图像中的2D注视方向；由所述眼睛跟踪系统至少通过基于所述距离校正更新估算距离来产生所述用户眼睛和所述相机之间的校正距离；以及由所述眼睛跟踪系统基于所述2D注视原点、所述2D注视方向和所述校正距离来产生所述用户眼睛的3D注视信息。
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