【技术实现步骤摘要】
筛查方法及相关设备
[0001]本申请涉人工智能
，具体涉及一种筛查方法及相关设备。
技术介绍
[0002]现有的行为学观察法通常采用眼动追踪装置采集眼动数据，并结合筛查服务器得到待筛查人员的筛查结果，但是这类方法的检测时间较长，并且需要额外的眼动采集仪和筛查服务器，筛查成本较高。
技术实现思路
[0003]鉴于以上内容，有必要提出一种筛查方法及相关设备，解决了筛查成本较高的技术问题。
[0004]本申请的第一方面提供一种筛查方法，应用于电子设备，所述电子设备包括拍摄装置，所述方法包括：
[0005]利用所述拍摄装置获取人脸图像；
[0006]将所述人脸图像输入预设的关键点检测模型，生成标注有目标关键点的第一目标检测图像；
[0007]将所述第一目标检测图像输入预设的注视点回归模型，得到映射在所述拍摄装置上的注视点，并确定所述注视点在所述拍摄装置上的注视点位置；
[0008]计算所述注视点位置映射在所述拍摄装置的目标区域的概率，根据所述概率确定筛查结果。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种筛查方法，应用于电子设备，所述电子设备包括拍摄装置，其特征在于，所述方法包括：利用所述拍摄装置获取人脸图像；将所述人脸图像输入预设的关键点检测模型，生成标注有目标关键点的第一目标检测图像；将所述第一目标检测图像输入预设的注视点回归模型，得到映射在所述拍摄装置上的注视点，并确定所述注视点在所述拍摄装置上的注视点位置；计算所述注视点位置映射在所述拍摄装置的目标区域的概率，根据所述概率确定筛查结果。2.如权利要求1所述的筛查方法，其特征在于，在所述利用所述拍摄装置获取人脸图像之前，所述方法还包括：获取训练数据、验证数据以及验证数据对应的验证标签；根据预先设置的多个不同的超参数，将所述训练数据输入神经网络进行训练，得到不同超参数对应的初始关键点检测模型；将所述验证数据分别输入不同超参数对应的初始关键点检测模型，得到每个所述初始关键点检测模型输出的初始关键点检测结果；根据每个所述初始关键点检测结果与所述验证标签，计算每个所述初始关键点检测模型的损失函数值；比较所述每个所述初始关键点检测模型的损失函数值的大小，确定多个所述初始关键点检测模型中损失函数值最小的模型作为经过训练的关键点检测模型。3.如权利要求2所述的筛查方法，其特征在于，在确定所述经过训练的关键点检测模型之后，所述方法还包括：获取测试数据以及所述测试数据对应的测试标签；将所述测试数据输入所述经过训练的关键点检测模型进行测试，生成测试关键点检测结果；根据所述测试关键点检测结果与所述测试标签，计算所述经过训练的关键点检测模型的误差值和拟合度；若所述误差值大于第一阈值或所述拟合度小于第二阈值，返回执行获取训练数据以及验证数据的步骤；若所述误差值不大于第一阈值且所述拟合度不小于第二阈值，将所述经过训练的关键点检测模型作为所述预设的关键点检测模型。4.如权利要求1或3所述的筛查方法，其特征在于，在所述拍摄装置上设置有多个测试点，所述方法还包括构建注视点回归模型步骤，具体包括：获取拍摄对象与所述拍摄装置之间的观看距离；对所述拍摄对象观看不同测试点时的图像进行图像裁剪，得到包含所述拍摄对象头部区域的头部图像；将所述头部图像输入所述预设的关键点检测模型，生成标注有瞳孔关键点以及眼角关键点的第二目标检测图像；计算所述第二目标检测图像中所述瞳孔关键点以及所述眼角关键点的相对距离；
基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王关政，吴海萍，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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