用于获取信息的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于获取信息的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：获取近红外人脸图像；将上述近红外人脸图像导入预先训练的眼睛角度识别模型，得到上述近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，上述眼睛角度识别模型用于识别近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，上述眼睛角度信息用于表征眼睛注视方向的角度。该实施方式提高了获取眼睛角度信息的准确性。

Method and device for obtaining information

The application embodiment discloses a method and device for acquiring information. A specific embodiment of the method includes: acquiring near-infrared face images; importing the above-mentioned near-infrared face images into a pre-trained eye angle recognition model to obtain the eye angle information corresponding to the above-mentioned near-infrared face images; and the eye angle recognition model is used to recognize the eye angle corresponding to the near-infrared face images. Information, the above eye angle information is used to represent the direction of eye gaze. The implementation improves the accuracy of obtaining eye angle information.

【技术实现步骤摘要】
用于获取信息的方法及装置
本申请实施例涉及图像处理
，具体涉及用于获取信息的方法及装置。
技术介绍
随着科技的发展，电子设备的智能化水平也越来越高。对于通过人眼进行相应操作的电子设备，通常情况下，电子设备可以在可见光下识别眼睛的注视方向，以执行相应的操作。例如，通过眼睛的注视方向确定眼睛是否注视电子设备的摄像头，以实现对电子设备的解锁等操作。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出了用于获取信息的方法及装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于获取信息的方法，该方法包括：获取近红外人脸图像；将上述近红外人脸图像导入预先训练的眼睛角度识别模型，得到上述近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，上述眼睛角度识别模型用于识别近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，上述眼睛角度信息用于表征眼睛注视方向的角度。在一些实施例中，上述方法还包括构建眼睛角度识别模型的步骤，上述构建眼睛角度识别模型的步骤包括：获取多个样本近红外人脸图像和上述多个样本近红外人脸图像中每个样本近红外人脸图像对应的样本眼睛角度信息，其中，样本眼睛角度信息用于表征样本近红外人脸图像对应的眼睛注视方向的角度；将上述多个样本近红外人脸图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于获取信息的方法，其特征在于，所述方法包括：获取近红外人脸图像；将所述近红外人脸图像导入预先训练的眼睛角度识别模型，得到所述近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，所述眼睛角度识别模型用于识别近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，所述眼睛角度信息用于表征眼睛注视方向的角度。

【技术特征摘要】
1.一种用于获取信息的方法，其特征在于，所述方法包括：获取近红外人脸图像；将所述近红外人脸图像导入预先训练的眼睛角度识别模型，得到所述近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，所述眼睛角度识别模型用于识别近红外人脸图像对应的眼睛角度信息，所述眼睛角度信息用于表征眼睛注视方向的角度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建眼睛角度识别模型的步骤，所述构建眼睛角度识别模型的步骤包括：获取多个样本近红外人脸图像和所述多个样本近红外人脸图像中每个样本近红外人脸图像对应的样本眼睛角度信息，其中，样本眼睛角度信息用于表征样本近红外人脸图像对应的眼睛注视方向的角度；将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像作为输入，将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像所对应的样本眼睛角度信息作为输出，训练得到所述眼睛角度识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像作为输入，将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像所对应的样本眼睛角度信息作为输出，训练得到所述眼睛角度识别模型，包括：执行以下训练步骤：将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像依次输入至初始眼睛角度识别模型，得到所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像所对应的预测样本眼睛角度信息，将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像所对应的预测样本眼睛角度信息与该样本近红外人脸图像的样本眼睛角度信息进行比较，得到所述初始眼睛角度识别模型的识别准确率，确定所述识别准确率是否大于预设准确率阈值，若大于所述预设准确率阈值，则将所述初始眼睛角度识别模型作为训练完成的眼睛角度识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像作为输入，将所述多个样本近红外人脸图像中的每个样本近红外人脸图像所对应的样本眼睛角度信息作为输出，训练得到所述眼睛角度识别模型，包括：响应于不大于所述预设准确率阈值，调整所述初始眼睛角度识别模型的参数，并继续执行所述训练步骤。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个样本近红外人脸图像和所述多个样本近红外人脸图像中每个样本近红外人脸图像对应的样本眼睛角度信息，包括：获取多个可见光人脸图像和所述多个可见光人脸图像中每个可见光人脸图像对应的可见光样本眼睛角度信息，其中，可见光样本眼睛角度信息用于表征可见光人脸图像对应的眼睛注视方向的角度；将所述多个可见光人脸图像转换为对应的多个样本近红外人脸图像，并将所述多个可见光人脸图像中每个可见光人脸图像对应的可见光样本眼睛角度信息作为对应该可见光人脸图像的样本近红外人脸图像的样本眼睛角度信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建所述初始眼睛角度识别模型的步骤，所述构建所述初始眼睛角度识别模型的步骤包括：获取人眼在注视多个设定角度时的多个近红外人脸图像；利用机器学习方法，将所述多个近红外人脸图像中的每个近红外人脸图像作为输入，将所述多个近红外人脸图像中的每个近红外人脸图像对应的设定角度作为输出，训练得到初始眼睛角度识别模型。7.一种用于获取信息的装置，其特征在于，所述装置包括：图像接收单元，用于获取近红外人脸图像；角度信息获取单元，用于将...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘经拓，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11