考场环境下考生视线估计方法

• 作者: 柴旭 方明 付飞蚺 邵桢
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 考场 视线估计 生成对抗网络(GAN) 注视向量
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 199-206
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0348

摘要

考生异常行为的监测容易使监考人员产生视觉疲劳.借鉴监考人员发现异常的过程,提出一种可用于考场异常行为分析的视线估计模型.为了减少图像中视线的信息损失,采用注视向量表示视线的大小和方向.该模型分为生成器、视线合成模块、鉴别器,先将考生头部图像输入生成器生成注视向量,再将头部位置和注视位置输入到合成模块得到真实注视向量.将头部图像与上述所得的两种向量输入鉴别器中,其生成对抗模式达到最优时,可得到生成真实值的生成器模型.实验结果表明,在多个考场环境中,该方法的性能优于所对比的几种方法.其中与Lian等人方法相比AUC(Area Under Curve)提高了2.6％,Ang(Angular error)和Dist(Euclidean distance)分别有效降低了20.3％和8.0％.