基于注意力机制和空洞卷积的瞳孔定位算法

来源：电子测量技术杂志2023年第15期北京时间：

作者：孙语，刘文龙，蒋茂松

单位：大连理工大学信息与通信工程学院 大连 116081

摘要：瞳孔定位在人机交互中起着关键性作用，然而由于反射、眨眼和睫毛遮挡等噪声以及瞳孔位置不居中、运动导致模糊等问题，使得瞳孔中心定位的准确率下降、鲁棒性减弱，从而导致精确地定位瞳孔仍存在巨大困难。为此，本文提出一种基于注意力机制和空洞卷积的瞳孔检测定位算法。该算法以UNet的编码解码结构为基础，编码部分采用VGG16并引入空洞卷积，以充分地提取特征，解码部分加入Attention Gate，使得模型具有更好的鲁棒性。然后，使用最小二乘法对网络输出的瞳孔分割图进行拟合，最终根据拟合图像获取瞳孔中心坐标。本算法使用ExCuSe公开的24个数据集进行验证，实验表明该算法可以准确的定位瞳孔位置，平均检测率可达到926%。

关键词：瞳孔中心定位;U-Net;注意力机制;空洞卷积;最小二乘法

基金资助：大连医科大学附属第二医院科临床能力提升“1+X”计划交叉学科创新项目（2022JCXKZD03）、国家重点研发计划项目(2018YFE0197700)、中央高校基本科研业务费专项（DUT22YG110）资助