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龙图腾网获悉杭州东上智能科技有限公司申请的专利一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法和系统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：CN115546882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211333571.8，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法和系统是由姜伟昊;佘清顺;李烈锋;黄俊杰;王志辉;孙清;钱冠梁设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法和系统，属于图像处理和计算机视觉领域。首先基于瞳孔定位的快速径向对称变换改进方法FRSTFPL对图像中的瞳孔进行大致定位，接着再接入浅层卷积神经网络CNN实现精准定位。结果表明，本发明提出的方法在尺寸为640×480像素的图像中的定位误差为8.51个像素，相比仅采用FRSTFPL和仅采用浅层CNN的方法，精度分为提升了11.31％和37.46％。本发明提出的方法不需要精准的半径信息和复杂的网络结构，就能在高效自动化、低计算复杂度的同时拥有较高的定位精度。

本发明授权一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进FRST结合卷积神经网络的瞳孔定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：利用快速径向对称变换改进方法对人眼输入图像中的像素进行处理，得到在固定半径范围内的瞳孔粗定位图像； S2：利用浅层卷积神经网络对步骤S1得到瞳孔粗定位图像进行精确定位，得到最终的瞳孔定位结果； 步骤S1所述的快速径向对称变换改进方法包括如下步骤： S1-1：对于人眼输入图像中的像素，将沿其梯度方向半径距离为的像素变换为正投影像素，变换过程为： ； 其中，表示表示像素点的梯度幅值，表示将所求值四舍五入为整数，表示求范数； S1-2：根据步骤S1-1得到的正投影像素，生成梯度方向投影矩阵和梯度幅值投影矩阵； S1-3：根据步骤S1-2得到的梯度方向投影矩阵和梯度幅值投影矩阵，生成图像在单个输入半径下的径向对称中心矩阵，计算过程如下： ； ； 其中，为输入半径下的像素点的径向对称特征，为输入半径下全部像素点的径向对称特征，为径向程度参数，为二维高斯核函数，为求最大值函数，为梯度幅值投影矩阵中对应像素点位置的值； S1-4：根据步骤S1-3得到的径向对称中心矩阵，对所有输入半径距离下的径向对称中心矩阵累加并求均值，得到均值径向对称中心矩阵，计算过程如下： ； 其中，为半径范围中半径距离的个数； S1-5：根据步骤S1-4得到的均值径向对称中心矩阵，进行归一化处理，得到在固定半径范围内瞳孔的粗定位图像。

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