基于空洞全卷积网络的非理想状态的瞳孔定位

• 作者: 林舒欣 陆启桐 王尚媛 韩鹏 李军 许坤远
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 图像处理 瞳孔定位 全卷积网络 瞳孔数据集 椭圆拟合
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.08.033

摘要

针对不良光照、眼镜和隐形眼镜导致的大量反射、瞳孔位于图像边缘等非理想状态下的瞳孔定位的情况,采用了 一种基于空洞全卷积网络非理想状态的瞳孔定位方法.该网络是端到端系统,由两个完全卷积网络组成.首先,输入非理想状态的瞳孔图像,经过下采样和空洞卷积模块逐渐展现环境信息,随后在上采样过程中,结合了下采样的各层信息和上采样的输入信息来还原细节信息,输出仅含有瞳孔部分的圆形区域的白色背景图.最终使用椭圆拟合算法,对图像的瞳孔进行拟合,得到瞳孔的中心坐标值.由于神经网络去掉了主要的干扰因素,仅保留目标对象圆形区域,因此,该算法节省了人工成本,解决了阈值调整对处于非理想状态的瞳孔图像不灵敏的问题,并且实验结果表明,该方法在公开的二十四个数据集的平均检测率达到91.7％.