論文の概要: 1000 Pupil Segmentations in a Second using Haar Like Features and Statistical Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01921v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 07:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:17:39.625448
• Title: 1000 Pupil Segmentations in a Second using Haar Like Features and Statistical Learning
• Title（参考訳）: haar様特徴と統計的学習を用いた1秒1000個の瞳孔分割
• Authors: Wolfgang Fuhl
• Abstract要約: 瞳孔分割のための新しいアプローチを提案する。非常に効率的に計算し、訓練することができる。 この手法はBOREアルゴリズムとCBFアルゴリズムにインスパイアされ、Haar機能によるバイナリ比較を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.962145079528281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a new approach for pupil segmentation. It can be computed and trained very efficiently, making it ideal for online use for high speed eye trackers as well as for energy saving pupil detection in mobile eye tracking. The approach is inspired by the BORE and CBF algorithms and generalizes the binary comparison by Haar features. Since these features are intrinsically very susceptible to noise and fluctuating light conditions, we combine them with conditional pupil shape probabilities. In addition, we also rank each feature according to its importance in determining the pupil shape. Another advantage of our method is the use of statistical learning, which is very efficient and can even be used online. https://atreus.informatik.uni-tuebingen.de/seafile/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FStatsPupil&mode=list
• Abstract（参考訳）: 本稿では,瞳孔分割に対する新しいアプローチを提案する。 これは非常に効率的に計算・訓練することができ、高速アイトラッカーのオンライン利用や、モバイルアイトラッキングにおける瞳孔検出の省エネに最適である。 この手法はBOREアルゴリズムとCBFアルゴリズムにインスパイアされ、Haar機能によるバイナリ比較を一般化する。 これらの特徴は内在的にノイズやゆらぎのある光条件に非常に敏感であるため、条件付き瞳孔形状の確率と組み合わせる。 また,各特徴を,瞳孔形状決定における重要度に応じてランク付けする。 この方法のもう1つの利点は、非常に効率的でオンラインでも利用できる統計学習の利用である。 https://atreus.informatik.uni-tuebingen.de/seafile/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FStatsPupil&mode=list

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