論文の概要: An Efficient Point of Gaze Estimator for Low-Resolution Imaging Systems
Using Extracted Ocular Features Based Neural Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05106v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 14:35:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-10 15:15:15.548000
- Title: An Efficient Point of Gaze Estimator for Low-Resolution Imaging Systems
Using Extracted Ocular Features Based Neural Architecture
- Title（参考訳）: 抽出眼特徴に基づくニューラルアーキテクチャを用いた低分解能イメージングシステムにおける迷路推定の効率化
- Authors: Atul Sahay and Imon Mukherjee and Kavi Arya
- Abstract要約: 本稿では、画面上の11.31degの視覚範囲に表示される9つの位置で、ユーザの視線を予測するためのニューラルネットワークベースのアーキテクチャを提案する。
視線追跡システムは身体障害者が組み込むことができ、限られた通信手段しか持たない人には最適である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8728982844941187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A user's eyes provide means for Human Computer Interaction (HCI) research as
an important modal. The time to time scientific explorations of the eye has
already seen an upsurge of the benefits in HCI applications from gaze
estimation to the measure of attentiveness of a user looking at a screen for a
given time period. The eye tracking system as an assisting, interactive tool
can be incorporated by physically disabled individuals, fitted best for those
who have eyes as only a limited set of communication. The threefold objective
of this paper is - 1. To introduce a neural network based architecture to
predict users' gaze at 9 positions displayed in the 11.31{\deg} visual range on
the screen, through a low resolution based system such as a webcam in real time
by learning various aspects of eyes as an ocular feature set. 2.A collection of
coarsely supervised feature set obtained in real time which is also validated
through the user case study presented in the paper for 21 individuals ( 17 men
and 4 women ) from whom a 35k set of instances was derived with an accuracy
score of 82.36% and f1_score of 82.2% and 3.A detailed study over applicability
and underlying challenges of such systems. The experimental results verify the
feasibility and validity of the proposed eye gaze tracking model.
- Abstract（参考訳）: ユーザの目は、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)研究の手段として重要な手段を提供する。
視線の推定から、一定期間画面を見ているユーザーの注意力の測定まで、hci応用の利点は、時間とともに拡大している。
視線追跡システムは、身体障害者が補助的、対話的なツールとして組み込むことができ、限られたコミュニケーションのセットしか持たない人には最適である。
本論文の3つの目的は-1である。
目のさまざまな側面を眼の特徴セットとして学習し、Webカメラ等の低解像度のベースシステムを介して、画面上の11.31{\deg}視覚範囲に表示される9つの位置でユーザの視線を予測するニューラルネットワークベースのアーキテクチャを導入する。
2.3kのインスタンスセットを82.36%、f1_scoreが82.2%、f1_scoreが3.aの精度スコアで導出した21名(男性17名、女性4名)のユーザケーススタディでも検証される、リアルタイムに得られた粗い教師付き特徴集合の収集。
提案する視線追跡モデルの有効性と妥当性を実験的に検証した。
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