[发明专利]视线追踪模型训练的方法、视线追踪的方法及装置有效
| 申请号： | 201910338224.6 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110058694B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 周正;季兴;王一同;朱晓龙;罗敏 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06V40/19;G06V40/18;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种视线追踪模型训练的方法，包括：获取训练样本集合，通过初始视线追踪模型对眼部样本图像进行处理，以得到眼部样本图像的预测视线向量，对预测视线向量和标注视线向量的损失函数取余弦，以确定预测视线向量和标注视线向量的相似度，对初始视线追踪模型的参考参数进行迭代调整直到相似度满足收敛条件，以得到目标视线追踪模型。本申请提供的方案采用对预测值和标注值之间的损失函数取余弦的方案，可以更好的表示预测值与标注值之间的差异性，可以确保得到的视线追踪模型的预测准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 视线 追踪 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视线追踪模型训练的方法，其特征在于，包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合包括多个训练样本对，其中，每个训练样本对都包括眼部样本图像和所述眼部样本图像对应的标注视线向量；通过初始视线追踪模型对所述眼部样本图像进行处理，以得到所述眼部样本图像的预测视线向量；对所述预测视线向量和所述标注视线向量的损失函数取余弦，以确定所述预测视线向量和所述标注视线向量的相似度；对所述初始视线追踪模型的参考参数进行迭代调整直到所述相似度满足收敛条件，以得到目标视线追踪模型。
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