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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利人眼视线落点估计方法、系统、电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116386103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310162775.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人眼视线落点估计方法、系统、电子设备是由李霖;武新梅;朱海红;李思宇;于璐;严如玉设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本人眼视线落点估计方法、系统、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人眼视线落点估计方法、系统、电子设备。该方法包括：采集包含人脸的图像或视频；然后采用人脸检测算法检测所采集视频或图像中的人脸，同时使用关键点检测算法进行人脸关键点定位；根据关键点的位置及人脸检测结果左右眼图像和人脸图像；将这些图像及能够表征人脸在图像中相对位置的facegrid图像输入到人眼视线落点估计模型，用于最终人眼视线落点的估计。人眼视线落点估计模型包括Base‑CNNs网络和EE‑Net网络，Base‑CNNs网络对包含较少细节信息的全脸图像特征进行提取，包含两个不对称分支的EE‑Net网络分别对左右眼图像进行更细粒度的特征提取，最后使用全连接层对全脸图像特征向量、双眼图像特征向量及facegrid图像进行回归，用于最终的视线估计任务。

本发明授权人眼视线落点估计方法、系统、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种人眼视线落点估计方法，其特征在于，包括： 获取包含人脸的图像或视频； 采用MTCNN方法进行图像或视频帧中人脸检测，引入人脸关键点检测算法实现人脸关键点的检测与定位； 根据人脸检测结果及人脸关键点的位置分别裁剪出人脸图像和左右眼图像； 根据所述人脸检测结果生成face grid图像； 使用人眼视线落点估计模型提取图像特征并进行视线估计任务，所述模型包括Base‑CNNs网络和EE‑Net网络，所述Base‑CNNs网络对包含较少细节信息的所述人脸图像进行特征提取以获取全脸图像特征向量，所述EE‑Net网络的两个不对称分支结构分别对所述左右眼图像进行更细粒度的特征提取以获得双眼图像特征向量，使用全连接层对所述全脸图像特征向量、所述双眼图像特征向量及所述face grid图像进行回归，用于最终的视线估计任务； 所述EE‑Net网络对所述Base‑CNNs网络在模型深度、宽度及输入图像分辨率三个维度上按照规则进行缩放，缩放规则如下： 在有限的计算资源内，通过调整复合缩放系数来对所述Base‑CNNs网络的三个维度进行统一缩放，其计算原则如下： depth: width: resolution:1其中，，分别为提取左眼图像特征的所述EE‑Net网络的左眼分支结构在深度、宽度及输入图像分辨率三个维度上的缩放系数；，，分别为提取右眼图像特征的所述EE‑Net网络的右眼分支结构在深度、宽度及输入图像分辨率三个维度上的缩放系数；和分别表示所述EE‑Net网络在所述左眼分支结构、所述左右眼分支结构上的复合缩放系数；，，，，，，和的值由计算可用资源数决定；，，和，，分别是所述左眼分支结构和所述左右眼分支结构的深度、宽度和分辨率缩放常数，通过贝叶斯优化的方法确定。

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