論文の概要: MagicEyes: A Large Scale Eye Gaze Estimation Dataset for Mixed Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08806v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 08:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 10:08:38.235673
• Title: MagicEyes: A Large Scale Eye Gaze Estimation Dataset for Mixed Reality
• Title（参考訳）: MagicEyes: 複合現実感のための大規模視線推定データセット
• Authors: Zhengyang Wu, Srivignesh Rajendran, Tarrence van As, Joelle Zimmermann, Vijay Badrinarayanan, Andrew Rabinovich
• Abstract要約: MagicEyesは、実際のMRデバイスを用いて収集された最初の大規模アイデータセットである。 我々はMagicEyesのいくつかの最先端手法を評価し、また、角膜、グリント、瞳孔を検出できる新しいマルチタスクEyeNetモデルと、1つの前方パスでのアイセグメンテーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.025086113117291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the emergence of Virtual and Mixed Reality (XR) devices, eye tracking has received significant attention in the computer vision community. Eye gaze estimation is a crucial component in XR -- enabling energy efficient rendering, multi-focal displays, and effective interaction with content. In head-mounted XR devices, the eyes are imaged off-axis to avoid blocking the field of view. This leads to increased challenges in inferring eye related quantities and simultaneously provides an opportunity to develop accurate and robust learning based approaches. To this end, we present MagicEyes, the first large scale eye dataset collected using real MR devices with comprehensive ground truth labeling. MagicEyes includes $587$ subjects with $80,000$ images of human-labeled ground truth and over $800,000$ images with gaze target labels. We evaluate several state-of-the-art methods on MagicEyes and also propose a new multi-task EyeNet model designed for detecting the cornea, glints and pupil along with eye segmentation in a single forward pass.
• Abstract（参考訳）: 仮想および混合現実(xr)デバイスが出現したことで、コンピュータビジョンコミュニティではアイトラッキングが注目されている。 視線推定はXRの重要な要素であり、エネルギー効率の良いレンダリング、多焦点ディスプレイ、コンテンツとの効果的な相互作用を可能にする。 ヘッドマウントXRデバイスでは、視野を塞ぐのを避けるために、視線をオフ軸に撮像する。 これにより、目に関連する量を推測する際の課題が増加し、同時に正確で堅牢な学習ベースのアプローチを開発する機会を提供する。 そこで本研究では,実mr装置を用いて収集した最初の大規模眼球データセットであるmagiceyesを提案する。 MagicEyesには、587ドルの被験者と80,000ドルの人間ラベル付き地上の真実の画像、80,000ドルの目標ラベル付き画像が含まれている。 そこで本研究では,magiceyesの最先端手法を評価するとともに,角膜,グリム,瞳孔を1回のフォワードパスで検出するマルチタスクアイネットモデルを提案する。

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