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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于低光图像增强技术的视线估计方法，包括如下步骤：预处理数据集模拟低光环境得到低光图像；将预处理后的低光图像输入低光图像增强网络模块；构建视线估计模型，并对协同模块协同后的图像进行特征提取，输出特征向量；通过全连接层将特征向量映射成三维输出向量，得到预测的视线方向和预测误差；采用损失函数度量预测误差，并通过反向传播更新网络参数，优化视线估计模型性能。本发明提出了利用弱光图像增强技术改善低光环境下视线估计的新研究方向，为视线估计提供了新的思路和解决方案。
主权项：1.一种基于低光图像增强技术的视线估计方法，其特征在于，包括如下步骤：预处理数据集模拟低光环境得到低光图像；将预处理后的低光图像输入低光图像增强网络模块，其中，低光图像增强网络模块具体包括：增强网络模块、校准网络模块和协同模块；构建视线估计模型，并对协同模块协同后的图像进行特征提取，输出特征向量，其中，视线估计模型包括：注意力机制模块和深度特征提取模块；通过全连接层将特征向量映射成三维输出向量，得到预测的视线方向和预测误差，其中，三维输出向量的前两维通过双曲正切变换得到视线的水平角度和垂直角度，第三维通过sigmoid函数变换并乘以π，得到预测误差；采用损失函数度量预测误差，并通过反向传播更新网络参数，优化视线估计模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于低光图像增强技术的视线估计方法
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