基于風(fēng)格轉(zhuǎn)換的人眼圖像合成方法研究
發(fā)布時(shí)間:2022-08-23 12:21
在人機(jī)交互、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,人眼視線估計(jì)發(fā)揮著巨大的作用。目前人眼視線估計(jì)方法的效果深受其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量所影響,視線估計(jì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要包含兩個(gè)類型:人眼真實(shí)圖像和人眼合成圖像。真實(shí)圖像更符合實(shí)際場(chǎng)景的要求,但圖像中的干擾因素較多、需人工標(biāo)注;合成圖像受外界干擾因素少、可以自動(dòng)標(biāo)注,但缺少真實(shí)性、數(shù)據(jù)分布沒(méi)有真實(shí)圖像豐富。因而,使用這兩種人眼圖像訓(xùn)練出來(lái)的視線估計(jì)模型,在實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試時(shí)效果都很不理想。針對(duì)合成圖像訓(xùn)練出的視線估計(jì)模型泛化性差,真實(shí)圖像采集和標(biāo)注成本大、干擾因素多的問(wèn)題,本文創(chuàng)新性地將風(fēng)格轉(zhuǎn)換的思想引入視線估計(jì)中,提出了一種基于風(fēng)格轉(zhuǎn)換的人眼圖像合成方法,重點(diǎn)對(duì)人眼真實(shí)圖像進(jìn)行改善,并結(jié)合現(xiàn)有人眼合成圖像分布均勻、易于學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。具體地,將真實(shí)圖像的標(biāo)注信息作為內(nèi)容信息,將合成圖像的分布作為風(fēng)格信息,通過(guò)使用本文方法生成的圖像訓(xùn)練出更為魯棒性的視線估計(jì)模型進(jìn)而提高視線估計(jì)的精度。該方法包含三部分,語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)、特征提取網(wǎng)絡(luò)和損失網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法對(duì)瞳孔和虹膜這些局部信息保留不充分的問(wèn)題,在本文方法中設(shè)計(jì)了一個(gè)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲得局部瞳孔和虹膜區(qū)域信息。通過(guò)本文改進(jìn)的特...
【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和現(xiàn)存問(wèn)題
1.2.1 視線估計(jì)
1.2.2 人眼圖像合成
1.2.3 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)研究理論基礎(chǔ)
2.1 視線估計(jì)
2.1.1 基于模型的視線估計(jì)
2.1.2 基于外觀的視線估計(jì)
2.2 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
2.2.1 風(fēng)格轉(zhuǎn)換理論基礎(chǔ)
2.2.2 內(nèi)容重建損失
2.2.3 風(fēng)格重建損失
2.2.4 損失優(yōu)化方法
2.3 圖像分割
2.3.1 圖像分割理論基礎(chǔ)
2.3.2 語(yǔ)義分割
2.4 本章小結(jié)
3 基于風(fēng)格轉(zhuǎn)換的人眼圖像合成方法
3.1 概述
3.2 語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)
3.3 特征提取網(wǎng)絡(luò)
3.4 損失網(wǎng)絡(luò)
3.4.1 風(fēng)格重建損失
3.4.2 內(nèi)容重建損失
3.4.3 風(fēng)格轉(zhuǎn)換損失
3.5 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.1 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
4.1.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
4.1.2 語(yǔ)義分割結(jié)果
4.1.3 主觀定性結(jié)果
4.1.4 客觀定量結(jié)果
4.2 基于外觀的視線估計(jì)
4.2.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
4.2.2 主觀定性結(jié)果
4.2.3 客觀定量結(jié)果
4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]結(jié)合全卷積網(wǎng)絡(luò)的無(wú)監(jiān)督視頻目標(biāo)分割[J]. 霍達(dá),馬詩(shī)源. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2019(06)
博士論文
[1]復(fù)雜光環(huán)境下人眼視線追蹤技術(shù)研究[D]. 王亞飛.大連理工大學(xué) 2018
碩士論文
[1]基于大規(guī)模人眼圖像合成的視線估計(jì)方法研究[D]. 趙彤彤.大連海事大學(xué) 2019
本文編號(hào):3677754
【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和現(xiàn)存問(wèn)題
1.2.1 視線估計(jì)
1.2.2 人眼圖像合成
1.2.3 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)研究理論基礎(chǔ)
2.1 視線估計(jì)
2.1.1 基于模型的視線估計(jì)
2.1.2 基于外觀的視線估計(jì)
2.2 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
2.2.1 風(fēng)格轉(zhuǎn)換理論基礎(chǔ)
2.2.2 內(nèi)容重建損失
2.2.3 風(fēng)格重建損失
2.2.4 損失優(yōu)化方法
2.3 圖像分割
2.3.1 圖像分割理論基礎(chǔ)
2.3.2 語(yǔ)義分割
2.4 本章小結(jié)
3 基于風(fēng)格轉(zhuǎn)換的人眼圖像合成方法
3.1 概述
3.2 語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)
3.3 特征提取網(wǎng)絡(luò)
3.4 損失網(wǎng)絡(luò)
3.4.1 風(fēng)格重建損失
3.4.2 內(nèi)容重建損失
3.4.3 風(fēng)格轉(zhuǎn)換損失
3.5 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.1 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
4.1.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
4.1.2 語(yǔ)義分割結(jié)果
4.1.3 主觀定性結(jié)果
4.1.4 客觀定量結(jié)果
4.2 基于外觀的視線估計(jì)
4.2.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
4.2.2 主觀定性結(jié)果
4.2.3 客觀定量結(jié)果
4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]結(jié)合全卷積網(wǎng)絡(luò)的無(wú)監(jiān)督視頻目標(biāo)分割[J]. 霍達(dá),馬詩(shī)源. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2019(06)
博士論文
[1]復(fù)雜光環(huán)境下人眼視線追蹤技術(shù)研究[D]. 王亞飛.大連理工大學(xué) 2018
碩士論文
[1]基于大規(guī)模人眼圖像合成的視線估計(jì)方法研究[D]. 趙彤彤.大連海事大學(xué) 2019
本文編號(hào):3677754
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