【深度学习】实时人眼 瞳孔追踪 系统

瞳孔分割及形状自适应深度学习算法研究
最新推荐文章于 2025-01-16 09:58:39 发布
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分类专栏： 人工智能与深度学习算法研究 机器学习 Python 神经网络
我是南七小僧，邮箱：xkk9866@yeah.net ，C9博士，前百度搜索AI平台产品负责人，欢迎交流思想碰撞。
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本来发论文只准备做一下 瞳孔分割的，采用U-net的形式，可是U-net在人眼上效果并不太好，于是对U-net进行了彻头彻尾的分析，改进了很多，基本只保留了一个U型结构，之后分割出来瞳孔以后，觉得是不是可以再做一点事情呢？看到很多人用椭圆拟合的方法去拟合瞳孔，但是这种方法有一个弊端就是 遮挡或者快速运动模糊状态下，无法检测到瞳孔，于是我自己开发了个一种形状自适应深度学习算法(AutoShaped DCNN,ASDCNN)，对各种状态下的人眼取得了较好的追踪效果。

搞一套深度学习算法，涉及到数据标注 训练 推理 发现问题 查阅文献 修改结构 创新结构 外延。一个人搞下来全套，还是挺累的。不过真的很开心，我真的很喜欢做研究的感觉。

在研究的过程中，我也学习了GANs的方法，GANs很强，但是对于本项目不太实用。

接下来，我会往视线追踪方面尝试。

本算法在1080Ti上 能达到83FPS

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的人眼视线检测
qq_36130719的博客
11-05 738
视觉是人和动物最重要的感觉。人可以通过视觉获得外界信息，外界也可以通过视线 获知人的想法，视线检测技术由此而兴。根据视线的检出结果，可以知晓目标人物当前的 关注点，在某些场景下甚至可以预测其行动。一般来说，视线指由起点到终点的一个方向 向量。目标人物瞳孔的中心位置为视线起点，其正在关注区域的位置为视线终点[1]。捕捉 到此信息意味着建立了视线起点至视线终点的映射关系，这一关系可以应用于许多场景：（1）疲劳驾驶。
OpenMV：11人眼检测和瞳孔检测
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06-10 2197
人眼检测.py 瞳孔检测.py
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使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。代码很简洁，易于理解。
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eyeLike, 基于摄像头的瞳孔跟踪实现.zip
10-10
eyeLike, 基于摄像头的瞳孔跟踪实现 斑点基于一个简单的图像梯度基于 Fabian Timm的基于一个简单的图像梯度。免责声明这不跟踪视线。 基本上只是Fabian算法的开发者参考实现，显示了一些带有点的调试，在你的学生。如果你想要便宜的视线跟踪，而不介意硬件检查，那
python中opencv怎么检测双眼_OpenCV&Python中的瞳孔检测
weixin_39744554的博客
12-09 866
我正在为我的学校项目做学生检测。这是我第一次使用OpenCV和Python，使用Python version 3.4.2和opencv3.1.0。我用的是覆盆子皮黑相机，我得到了很好的图像。但我不能很好地察觉瞳孔(因为有闪光、睫毛和阴影)。我在网上引用了一些代码，下面是代码的一部分。...kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, ...
DAY17-深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态
weixin_44336912的博客
08-14 1369
本文通过对人眼状态的识别达到检测注意力的目的。
视频瞳孔跟踪之星团模型
weixin_30879833的博客
03-06 257
1.预处理 1.1去除图像噪声 使用5*5的高斯平滑处理散粒噪声； 使用 模型处理线路噪声， 是第i帧图像，第l行像素的平均值，=0.2。当i=1时，C(i, l) = ； Adjustment = C (i, l) - Pixel (i, l, c) = Adjustment + Pixel (i, l, c) ...
深度学习21天 —— 卷积神经网络（CNN）：识别眼睛状态 （ 第17天）
清园暖歌的博客
08-14 811
从混淆矩阵当中，可以得到更高级的分类指标：Accuracy（精确率），Precision（正确率或者准确率），Recall（召回率），Specificity（特异性），Sensitivity（灵敏度）。D：在B的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层3X3的卷积层，一共16层。E：在D的基础上，在stage3，stage4和stage5基础上分别增加了一层3X3的卷积层，一共19层。B：在A的基础上，在stage1和stage2基础上分别增加了1层3X3卷积层，一共13层。.
Python人眼视线追踪系统
04-06
2. 人眼检测：使用计算机视觉技术，如Haar级联分类器或深度学习模型，检测人眼的位置。 3. 瞳孔定位：通过分析眼球图像，确定瞳孔的位置和大小。 4. 眼球运动估计：根据连续的眼球位置数据，估计眼球的运动轨迹。 5....
基于opencv两种识别人脸、人眼工程
03-08
基于opencv的两种识别人脸、人眼程序，可以对图片识别，也可以对于实时的视频进行识别，电脑摄像头也可以。
eyetrack：使用Python进行眼动追踪
02-18
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matlab_实现人眼精确定位_瞳孔定位
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总结来说，MATLAB在人眼精确定位和瞳孔定位中的应用涵盖了图像处理、特征检测、形状分析、定位技术以及可能的深度学习方法。通过学习和理解这些知识点，不仅可以掌握一项实用技能，还能为进一步的计算机视觉研究打下...
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提供的视频链接展示了一个实际应用案例，通过深度学习技术在视频中对人眼进行视线估计。这种演示有助于观众直观理解三维视线估计技术的实际效果和应用场景。 七、标签中涉及的技术领域 1. 3D：涉及将二维图像转化为...
使用图像处理跟踪瞳孔（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
10-24 233
在医学领域，瞳孔跟踪可以用于研究眼动、瞳孔大小变化等与疾病相关的指标，从而为眼科医生提供更准确的诊断和治疗方案。此外，在人机交互领域，瞳孔跟踪可以实现眼动控制技术，使用户能够通过眼睛的移动来操控计算机或其他设备，极大地提高了交互方式的便捷性和自然性。通过利用来自.avi视频的图像数据，我们可以实现对瞳孔位置和运动的准确跟踪，从而为医学、人机交互等领域的研究和应用提供有力支持。为了提高瞳孔跟踪的准确性和效率，我们可以采用先进的图像处理算法，如基于模型的方法或机器学习技术。行百里者，半于九十。
opencv瞳孔识别+代码+教程
QQ_1309399183的博客
11-12 1475
opencv瞳孔识别+代码+教程
瞳孔追踪技术 研发
南七小僧的学海无涯
08-24 3201
样例图像大概是这样 因为样本量不足，自己画了几幅 分析： 瞳孔，是动物或人眼睛内虹膜中心的小圆孔，为光线进入眼睛的通道。上虹膜瞳孔括约肌的收缩可以使瞳孔缩小，瞳孔开大肌的收缩使瞳孔散大，瞳孔的开大与缩小展示进入控制瞳孔的光量。 图像角度来看：瞳孔是高密度黑色圆形区域 要求瞳孔分割，可以用hough检测圆形，但是速度太慢了，跟不上瞳孔运动速度，所以本算法必须要求简单快速 有以下几...
基于opecv的深度学习yolo眼睛瞳孔追踪项目
最新发布
qq1309399183的博客
01-16 1417
基于opecv的眼睛瞳孔追踪项目 项目概述 数据集与模型训练 项目目标 结果分析 使用说明 2. 安装所需依赖 3. 运行程序 3.1 使用摄像头进行实时追踪 3.2 使用视频文件进行瞳孔追踪 4. 输出结果 未来工作 结论
使用python opencv实现瞳孔追踪
HC_wood的博客
07-09 8647
使用python+Opencv实现瞳孔识别与跟踪 使用opencv做瞳孔识别是十分方便的，它有很多好用的库可以直接使用。 废话不多说，直接上代码。 下面展示一些 内联代码片。 // A code block var foo = 'bar'; import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture("eyes.mp4") while (True): ret, frame = cap.read() if ret is False:
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