論文の概要: Eye Gaze Estimation Model Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14373v1
- Date: Thu, 28 Jul 2022 20:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-01 12:13:12.257257
- Title: Eye Gaze Estimation Model Analysis
- Title(参考訳): 眼球運動推定モデル解析
- Authors: Aveena Kottwani, Ayush Kumar
- Abstract要約: 本稿では、視線推定のための様々なモデルタイプについて論じ、非拘束環境における目印を用いた視線方向の予測結果を示す。
制約のない実世界の環境では、照明変更やその他の視覚的アーティファクトなどの要因により、最近の外観ベースの手法により、機能ベースの手法とモデルベースの手法が優れています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4366811507669124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We explore techniques for eye gaze estimation using machine learning. Eye
gaze estimation is a common problem for various behavior analysis and
human-computer interfaces. The purpose of this work is to discuss various model
types for eye gaze estimation and present the results from predicting gaze
direction using eye landmarks in unconstrained settings. In unconstrained
real-world settings, feature-based and model-based methods are outperformed by
recent appearance-based methods due to factors like illumination changes and
other visual artifacts. We discuss a learning-based method for eye region
landmark localization trained exclusively on synthetic data. We discuss how to
use detected landmarks as input to iterative model-fitting and lightweight
learning-based gaze estimation methods and how to use the model for
person-independent and personalized gaze estimations.
- Abstract(参考訳): 機械学習を用いた視線推定手法について検討する。
視線推定は様々な行動分析やヒューマンコンピュータインタフェースにおいて一般的な問題である。
本研究の目的は,視線推定のための各種モデルについて検討し,非拘束環境における視線ランドマークを用いた視線方向予測の結果を示すことである。
制約のない現実の環境では、照明の変更やその他の視覚成果物などの要因により、機能ベースとモデルベースのメソッドが最近の外観ベースメソッドよりも優れている。
我々は、合成データにのみ訓練された目領域のランドマーク化のための学習に基づく手法について論じる。
検出されたランドマークを反復的モデル適合および軽量学習に基づく視線推定手法の入力として利用する方法と、そのモデルを個人に依存しないパーソナライズされた視線推定に利用する方法について検討する。
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