論文の概要: Onfocus Detection: Identifying Individual-Camera Eye Contact from Unconstrained Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15307v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 03:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 05:14:08.037207
• Title: Onfocus Detection: Identifying Individual-Camera Eye Contact from Unconstrained Images
• Title（参考訳）: onfocus detection: 無拘束画像から個々のカメラのアイコンタクトを識別する
• Authors: Dingwen Zhang, Bo Wang, Gerong Wang, Qiang Zhang, Jiajia Zhang, Jungong Han, Zheng You
• Abstract要約: Onfocus Detectionは、カメラが捉えた個人の焦点がカメラにあるかどうかを特定することを目的としている。 OnFocus Detection In the Wild (OFDIW) と呼ばれる大規模なオンフォーカス検出データセットを構築しました。 本研究では,視線干渉推論ネットワーク (ECIIN) を用いた眼球深度検出モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.64699115587167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Onfocus detection aims at identifying whether the focus of the individual captured by a camera is on the camera or not. Based on the behavioral research, the focus of an individual during face-to-camera communication leads to a special type of eye contact, i.e., the individual-camera eye contact, which is a powerful signal in social communication and plays a crucial role in recognizing irregular individual status (e.g., lying or suffering mental disease) and special purposes (e.g., seeking help or attracting fans). Thus, developing effective onfocus detection algorithms is of significance for assisting the criminal investigation, disease discovery, and social behavior analysis. However, the review of the literature shows that very few efforts have been made toward the development of onfocus detector due to the lack of large-scale public available datasets as well as the challenging nature of this task. To this end, this paper engages in the onfocus detection research by addressing the above two issues. Firstly, we build a large-scale onfocus detection dataset, named as the OnFocus Detection In the Wild (OFDIW). It consists of 20,623 images in unconstrained capture conditions (thus called ``in the wild'') and contains individuals with diverse emotions, ages, facial characteristics, and rich interactions with surrounding objects and background scenes. On top of that, we propose a novel end-to-end deep model, i.e., the eye-context interaction inferring network (ECIIN), for onfocus detection, which explores eye-context interaction via dynamic capsule routing. Finally, comprehensive experiments are conducted on the proposed OFDIW dataset to benchmark the existing learning models and demonstrate the effectiveness of the proposed ECIIN. The project (containing both datasets and codes) is at https://github.com/wintercho/focus.
• Abstract（参考訳）: Onfocus Detectionは、カメラが捉えた個人の焦点がカメラにあるかどうかを特定することを目的としている。 行動研究に基づいて、対面カメラコミュニケーション中の個人の焦点は、特別なタイプのアイコンタクト、すなわち、社会的コミュニケーションにおいて強力なシグナルであり、不規則な個人状態(例えば、嘘や精神疾患)と特別な目的(例えば、助けを求めるか、ファンを引き付けること)を認識する上で重要な役割を果たす個々のカメラアイコンタクトにつながる。 したがって, 効果的なオンフォーカス検出アルゴリズムの開発は, 刑事捜査, 疾病発見, 社会行動分析の補助に重要である。 しかし,本論文のレビューでは,大規模データセットの欠如や課題的な課題により,オンフォーカス検出器の開発に向けた取り組みがほとんど行われていないことが示されている。 そこで本稿では,上記の2つの課題に対処して,オンフォーカス検出研究を行う。 まず,OFDIW(OnFocus Detection In the Wild)と呼ばれる大規模オンフォーカス検出データセットを構築した。 20,623枚の画像からなり、周囲の感情、年齢、顔の特徴、周囲の物体や背景のシーンとの豊かな相互作用を含む。 さらに, 動的カプセルルーティングによる視線-コンテキストインタラクションを探索するオンフォーカス検出のための, エンド・ツー・エンドの深層モデルであるeciin(eye-context interaction inferring network)を提案する。 最後に,提案するofdiwデータセットを用いて,既存の学習モデルのベンチマークを行い,eciinの有効性を実証する総合実験を行った。 プロジェクト(データセットとコードの両方を含む)はhttps://github.com/wintercho/focusにある。

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