研究目的
研究某种特定草药对特定疾病的治疗效果。
研究成果
所提出的系统在凝视估计领域展现了最先进的改进效果。研究发现，Swish激活函数的表现优于ReLU?；谕夤鄣奶卣鞅燃负翁卣鞲行?。该系统在受约束数据集和野外采集数据集上均表现出良好效果。
研究不足
CNN和DNN需要大量训练数据来防止过拟合。几何特征相比基于外观的特征具有更高的误差。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于几何与纹理网络的自动眼动追踪估计
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日-24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于几何与纹理网络的自动眼动追踪估计
DOI：10.1109/ICPR.2018.8545162
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
眼动估计是自动人类行为理解中的一个重要问题。本文提出了一种基于深度学习的眼动方向推断方法。该方法采用网络集成技术，同时捕捉几何与纹理信息。首先，利用从面部关键点位置提取的几何特征训练深度神经网络（DNN）；其次，针对纹理特征分别训练三个卷积神经网络（CNN），分别处理左眼区域、右眼区域及双眼组合区域的图像块；最后通过通道拼接融合四路信息，并训练全连接层预测最终眼动方向。实验在Columbia眼动和TabletGaze两个公开数据集上进行，全面评估表明所提框架具有优越性能。我们还评估了最新提出的Swish激活函数相较于修正线性单元（ReLU）在眼动估计任务中的表现。
作者：
ShreyankJyoti，AbhinavDhall
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