論文の概要: An End-to-End Review of Gaze Estimation and its Interactive Applications
on Handheld Mobile Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00122v1
- Date: Fri, 30 Jun 2023 20:26:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 18:03:54.859300
- Title: An End-to-End Review of Gaze Estimation and its Interactive Applications
on Handheld Mobile Devices
- Title（参考訳）: 携帯端末における視線推定と対話的応用のエンド・ツー・エンドレビュー
- Authors: Yaxiong Lei, Shijing He, Mohamed Khamis and Juan Ye
- Abstract要約: 近年,携帯端末上では,視線を単一あるいは相補的な相互作用のモダリティとして活用する対話システムが増えてきている。
本研究の目的は,視線センサから視線推定,深層学習技術,対話的アプリケーションまで,この領域におけるエンドツーエンドの全体像を提示することにある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.102260054654923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years we have witnessed an increasing number of interactive systems
on handheld mobile devices which utilise gaze as a single or complementary
interaction modality. This trend is driven by the enhanced computational power
of these devices, higher resolution and capacity of their cameras, and improved
gaze estimation accuracy obtained from advanced machine learning techniques,
especially in deep learning. As the literature is fast progressing, there is a
pressing need to review the state of the art, delineate the boundary, and
identify the key research challenges and opportunities in gaze estimation and
interaction. This paper aims to serve this purpose by presenting an end-to-end
holistic view in this area, from gaze capturing sensors, to gaze estimation
workflows, to deep learning techniques, and to gaze interactive applications.
- Abstract（参考訳）: 近年,携帯端末上では,視線を単一あるいは相補的な相互作用のモダリティとして活用する対話システムが増えてきている。
この傾向は、これらのデバイスの計算能力の向上、高分解能とカメラのキャパシティ、高度な機械学習技術、特にディープラーニングから得られる視線推定精度の向上によってもたらされる。
文献が急速に進歩しているため、芸術の状態をレビューし、境界線を明確にし、推定と相互作用を見つめる上で重要な研究課題と機会を特定する必要がある。
本稿では,この領域において,視線センサから視線推定ワークフロー,深層学習技術,視線対話型アプリケーションまで,エンドツーエンドの全体像を提示することで,この目的を達成することを目的とする。
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