Vision Transformer的瞳孔定位方法

为了解决现有瞳孔定位方法易受瞳孔图像质量的约束,采用CNN提取图像的局部特征,通过Transformer的编码器获得全局依赖关系,发掘出更为准确的瞳孔中心信息,在公开数据集上对比了主流的DeepEye和VCF瞳孔定位模型。结果表明:提出的基于混合结构的Vision Transformer瞳孔定位方法在5像素误差内瞳孔中心的检测率比DeepEye提升了30%,比VCF提升了20%。