論文の概要: Towards High Performance Low Complexity Calibration in Appearance Based Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09284v2
• Date: Sun, 13 Feb 2022 14:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 00:18:16.514451
• Title: Towards High Performance Low Complexity Calibration in Appearance Based Gaze Estimation
• Title（参考訳）: 外観に基づく視線推定における高性能低複雑性校正に向けて
• Authors: Zhaokang Chen and Bertram E. Shi
• Abstract要約: RGB画像からの出現に基づく視線推定は、比較的制約のない視線追跡を提供する。 キャリブレーションデータにおいて,視線対象者数,視線対象者当たりの画像数,頭部位置数の影響を解析した。 1つの視線目標と1つの頭の位置しか使用せず、高品質な校正を達成するには十分であり、最先端の手法を6.3%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.857571508499849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Appearance-based gaze estimation from RGB images provides relatively unconstrained gaze tracking. We have previously proposed a gaze decomposition method that decomposes the gaze angle into the sum of a subject-independent gaze estimate from the image and a subject-dependent bias. This paper extends that work with a more complete characterization of the interplay between the complexity of the calibration dataset and estimation accuracy. We analyze the effect of the number of gaze targets, the number of images used per gaze target and the number of head positions in calibration data using a new NISLGaze dataset, which is well suited for analyzing these effects as it includes more diversity in head positions and orientations for each subject than other datasets. A better understanding of these factors enables low complexity high performance calibration. Our results indicate that using only a single gaze target and single head position is sufficient to achieve high quality calibration, outperforming state-of-the-art methods by more than 6.3%. One of the surprising findings is that the same estimator yields the best performance both with and without calibration. To better understand the reasons, we provide a new theoretical analysis that specifies the conditions under which this can be expected.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からの出現に基づく視線推定は、比較的制約のない視線追跡を提供する。 これまで我々は,視線角を被写体非依存視線推定値と被写体依存バイアスの合計に分解する視線分解法を提案してきた。 本稿では,キャリブレーションデータセットの複雑さと推定精度との相互作用を,より完全な特徴付けで拡張する。 新たなnislgazeデータセットを用いて,注視対象数,注視対象毎の画像数,キャリブレーションデータにおける頭部位置数の影響を分析した。 これらの要因をよりよく理解することで、複雑さの低いハイパフォーマンスキャリブレーションが可能になる。 その結果,1つの視線目標と1つの頭部位置のみを使用することで,高品質なキャリブレーションが可能となり,最先端の手法を6.3%以上上回った。 驚くべき発見の1つは、同じ推定器がキャリブレーションと無校正の両方で最高の性能をもたらすことである。 その理由をより深く理解するため,我々は,期待できる条件を特定する新しい理論的解析法を提案する。

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