論文の概要: Pistol: Pupil Invisible Supportive Tool to extract Pupil, Iris, Eye
Opening, Eye Movements, Pupil and Iris Gaze Vector, and 2D as well as 3D Gaze
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06799v1
- Date: Tue, 18 Jan 2022 07:54:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-19 14:21:40.217739
- Title: Pistol: Pupil Invisible Supportive Tool to extract Pupil, Iris, Eye
Opening, Eye Movements, Pupil and Iris Gaze Vector, and 2D as well as 3D Gaze
- Title(参考訳): ピストル:瞳孔、虹彩、目開き、眼球運動、瞳孔、虹彩視線ベクトル、および2d及び3d視線を抽出する瞳孔不可視支持具
- Authors: Wolfgang Fuhl, Daniel Weber, Enkelejda Kasneci
- Abstract要約: オフラインモードでは, 瞳孔, 虹彩楕円, 眼球開口, 瞳孔ベクトル, 虹彩ベクトル, 眼球運動型, 瞳孔速度, マーカー検出, マーカー距離, 瞳孔中心, 虹彩中心, 瞳孔ベクトル, 虹彩ベクトルなど, 眼球から複数の特徴を抽出する。
視線信号は、それぞれの目と各特徴に対して2Dで計算され、また、各特徴に対しても2Dで計算される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.314175125417098
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes a feature extraction and gaze estimation software, named
Pistol that can be used with Pupil Invisible projects and other eye trackers in
the future. In offline mode, our software extracts multiple features from the
eye including, the pupil and iris ellipse, eye aperture, pupil vector, iris
vector, eye movement types from pupil and iris velocities, marker detection,
marker distance, 2D gaze estimation for the pupil center, iris center, pupil
vector, and iris vector using Levenberg Marquart fitting and neural networks.
The gaze signal is computed in 2D for each eye and each feature separately and
for both eyes in 3D also for each feature separately. We hope this software
helps other researchers to extract state-of-the-art features for their research
out of their recordings.
- Abstract(参考訳): 本稿では,将来,瞳孔が見えないプロジェクトや眼球追跡装置で使用できるピストルと呼ばれる特徴抽出・視線推定ソフトウェアについて述べる。
オフラインモードでは,瞳孔と虹彩楕円,瞳孔,瞳孔ベクトル,虹彩ベクトル,瞳孔と虹彩速度からの眼球運動タイプ,マーカー検出,マーカー距離,瞳孔中心の2次元視線推定,虹彩中心,瞳孔ベクトル,虹彩ベクトルなど,眼球から複数の特徴を抽出する。
視線信号は、各眼で2dで計算され、各眼でそれぞれ別々に、両眼でそれぞれ別々に3dで計算される。
このソフトウェアは、他の研究者が彼らの研究成果から最先端の機能を抽出するのに役立つことを願っている。
関連論文リスト
- Neuro-3D: Towards 3D Visual Decoding from EEG Signals [49.502364730056044]
脳波信号から3次元視覚知覚を復号する新しい神経科学タスクを導入する。
まず、ビデオと画像の両方でレンダリングされた72の3Dオブジェクトのカテゴリを閲覧する12人の被験者から、マルチモーダル分析データと脳波記録を含むデータセットであるEEG-3Dを提示する。
脳波信号に基づく3次元視覚デコーディングフレームワークNeuro-3Dを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T05:52:17Z) - EyeTrAES: Fine-grained, Low-Latency Eye Tracking via Adaptive Event Slicing [2.9795443606634917]
EyeTrAESは、自然眼球運動の高忠実度追跡のためのニューロモルフィックイベントカメラを用いた新しいアプローチである。
その結果,EyeTrAESの瞳孔追跡精度は6+%向上し,IoU=92%,IoU=32%向上した。
頑健なユーザ認証のために,短期瞳孔運動学の特徴ベクトルを用いて,ユーザ当たりの軽量なランダムフォレスト分類器を訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T15:06:05Z) - CondSeg: Ellipse Estimation of Pupil and Iris via Conditioned Segmentation [9.680930476240674]
瞳孔成分(瞳孔、虹彩、硬化)は、AR/VR製品における視線追跡および視線推定の基礎となる。
本稿では,全瞳孔/虹彩円を楕円形(楕円形)でモデル化し,視線領域の開放性によって瞳孔/虹彩の視認性を制御する2つの先行性について考察する。
本研究はCondSegを用いて,全楕円を明示的にアノテートすることなく,セグメンテーションラベルから直接瞳孔・虹彩の楕円パラメータを推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T12:17:49Z) - Using artificial intelligence methods for the studyed visual analyzer [0.0]
本稿では,人間の目の研究に人工知能を応用するための様々な手法について述べる。
第1のデータセットは,ヒトの視野の可視化と緑内障の診断のためにコンピュータ・ペリメトリを用いて収集された。
第2のデータセットは、Tobii Pro Glasses 3デバイスをVRビデオに使用して眼球運動データを収集・分析するロシア・スイスの実験の実施の一環として得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T20:12:51Z) - Model-aware 3D Eye Gaze from Weak and Few-shot Supervisions [60.360919642038]
本稿では,眼意味分類マスクの弱い監督と数個の3次元視線ベクトルの直接監督から3次元視線を予測することを提案する。
多様な環境下での実験では,提案手法の利点が示され,ベースラインの角度誤差が約5度低くなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T20:22:55Z) - Periocular biometrics: databases, algorithms and directions [69.35569554213679]
近視バイオメトリックスは、制御されていない条件下での虹彩や顔のシステムの性能に関する懸念から、独立したモダリティとして確立されている。
本稿では, 近視バイオメトリックス研究における最先端技術について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T11:14:36Z) - GazeNeRF: 3D-Aware Gaze Redirection with Neural Radiance Fields [100.53114092627577]
既存の視線リダイレクト法は2次元画像上で動作し、3次元一貫した結果を生成するのに苦労する。
顔領域と眼球は3次元構造であり、協調しているが独立して動くという直感に基づいて構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T13:19:11Z) - Neural Feature Fusion Fields: 3D Distillation of Self-Supervised 2D
Image Representations [92.88108411154255]
本稿では,3次元シーンとして再構成可能な複数画像の解析に後者を適用する際に,高密度な2次元画像特徴抽出器を改善する手法を提案する。
本手法は,手動ラベルを使わずに,シーン固有のニューラルネットワークの文脈における意味理解を可能にするだけでなく,自己監督型2Dベースラインよりも一貫して改善されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T23:24:09Z) - P2-Net: Joint Description and Detection of Local Features for Pixel and
Point Matching [78.18641868402901]
この研究は、2D画像と3D点雲の微粒な対応を確立するための取り組みである。
画素領域と点領域の固有情報変動を緩和するために,新しい損失関数と組み合わせた超広帯域受信機構を設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T14:59:40Z) - TEyeD: Over 20 million real-world eye images with Pupil, Eyelid, and
Iris 2D and 3D Segmentations, 2D and 3D Landmarks, 3D Eyeball, Gaze Vector,
and Eye Movement Types [18.53571873938032]
TEyeDは、ヘッドマウントデバイスで撮影された世界最大のアイ画像集合である。
データセットには、2Dおよび3Dランドマーク、セマンティックセグメンテーション、3Dアイボールアノテーション、全画像の視線ベクトルと眼球運動タイプが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T15:48:22Z) - EllSeg: An Ellipse Segmentation Framework for Robust Gaze Tracking [3.0448872422956432]
エリパースフィッティングは、瞳孔や虹彩追跡に基づくビデオオクログラフィーにおいて必須の要素である。
楕円構造を直接分割する畳み込みニューラルネットワークのトレーニングを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-19T06:13:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。