論文の概要: A Coarse-to-Fine Adaptive Network for Appearance-Based Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00187v1
• Date: Wed, 1 Jan 2020 10:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 09:29:04.025564
• Title: A Coarse-to-Fine Adaptive Network for Appearance-Based Gaze Estimation
• Title（参考訳）: 外観に基づく視線推定のための粗視適応ネットワーク
• Authors: Yihua Cheng, Shiyao Huang, Fei Wang, Chen Qian, Feng Lu
• Abstract要約: 本稿では、顔画像から基本的な視線方向を推定し、それに対応する残差を眼画像から予測して精査する粗大な戦略を提案する。 我々は,粗大な適応ネットワークであるCA-Netを構築し,MPIIGazeとEyeDiapの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.8796573846653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human gaze is essential for various appealing applications. Aiming at more accurate gaze estimation, a series of recent works propose to utilize face and eye images simultaneously. Nevertheless, face and eye images only serve as independent or parallel feature sources in those works, the intrinsic correlation between their features is overlooked. In this paper we make the following contributions: 1) We propose a coarse-to-fine strategy which estimates a basic gaze direction from face image and refines it with corresponding residual predicted from eye images. 2) Guided by the proposed strategy, we design a framework which introduces a bi-gram model to bridge gaze residual and basic gaze direction, and an attention component to adaptively acquire suitable fine-grained feature. 3) Integrating the above innovations, we construct a coarse-to-fine adaptive network named CA-Net and achieve state-of-the-art performances on MPIIGaze and EyeDiap.
• Abstract（参考訳）: 人間の視線は様々な用途に不可欠である。 より正確な視線推定を目的とした最近の一連の研究は、顔と眼の画像を同時に活用することを提案する。 それでも、顔と眼のイメージは、これらの作品において独立したまたは平行な特徴源としてのみ機能するが、それらの特徴間の固有の相関は見過ごされてしまう。 本稿では,以下の貢献を行う。 1)顔画像から基本的な視線方向を推定し,それに対応する残差を眼画像から予測する粗大な戦略を提案する。 2)提案手法を参考に,視線残差と基本的な視線方向を橋渡しするbi-gramモデルと,適切な細粒度特徴を適応的に獲得するための注意要素を提案する。 3) 上記の技術を統合し, 粗大な適応ネットワークであるCA-Netを構築し, MPIIGaze と EyeDiap の最先端性能を実現する。

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