中国科学院上海微系统与信息技术研究所李嘉茂获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于伪标签的视线估计方法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：CN114973356B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210484571.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于伪标签的视线估计方法是由李嘉茂;车何框亿;朱冬晨;林敏静;李航;张晓林设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于伪标签的视线估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于伪标签的视线估计方法，包括以下步骤：获取面部图像；将所述面部图像输入至训练好的视线评估模型中进行预测得到预测视线；其中，所述视线评估模型在训练时，使用少量有标签的真实训练集对模型进行训练，得到预训练模型，根据增加了随机失活层的所述预训练模型对无标签的数据打上伪标签，计算所述伪标签的不确定值，并保留所述不确定值小于阈值的伪标签对应的数据，将保留的伪标签对应的数据和真实训练集一起重新训练模型，如此循环迭代直至训练完毕，得到所述视线评估模型。本发明大大减轻了视线估计对人工标签的依赖性。
本发明授权一种基于伪标签的视线估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伪标签的视线估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取面部图像； 将所述面部图像输入至训练好的视线评估模型中进行预测得到预测视线；其中，所述视线评估模型在训练时，使用少量有标签的真实训练集对模型进行训练，得到预训练模型，根据增加了随机失活层的所述预训练模型对无标签的数据打上伪标签，计算所述伪标签的不确定值，并保留所述不确定值小于阈值的伪标签对应的数据，将保留的伪标签对应的数据和真实训练集一起重新训练模型，如此循环迭代直至训练完毕，得到所述视线评估模型；所述视线评估模型的损失函数为： 其中，是模型对真实训练集图像的预测结果，ytrain是真实训练集的真实标签，是模型对伪标签数据的预测结果，ypseudo是保留的伪标签，α是伪标签数据的权重信息。
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