为了解决现有瞳孔定位方法易受瞳孔图像质量的约束，采用CNN提取图像的局部特征，通过Transformer的编码器获得全局依赖关系，发掘出更为准确的瞳孔中心信息，在公开数据集上对比了主流的DeepEye和VCF瞳孔定位模型。结果表明：提出的基于混合结构的Vision Transformer瞳孔定位方法在5像素误差内瞳孔中心的检测率比DeepEye提升了30%,比VCF提升了20%。
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