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题名基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测
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作者
贾静
付高波
赵歆波
邹晓春
张宝尚
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机构
西北工业大学
光电控制技术重点实验室
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出处
《航空科学技术》
2023年第9期121-126,共6页
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基金
国家自然科学基金(61871326)
航空科学基金(20185453031,20200051053003)。
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文摘
眼动跟踪技术在航空领域极具潜力,其作为关键的信息获取和人机交互手段,可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测,对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术,决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性,本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法,模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性,引入多任务模块,实现从粗到精的瞳孔中心检测,并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性,从而提高了眼动跟踪的精度和准确性,为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。
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关键词
瞳孔中心检测
深度学习
辅助特征
多任务学习
多尺度分类
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Keywords
pupile center detection
deep learning
auxiliary characteristic
multi-task learning
multiscale classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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