論文の概要: PCFGaze: Physics-Consistent Feature for Appearance-based Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02165v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 12:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:53:20.953784
• Title: PCFGaze: Physics-Consistent Feature for Appearance-based Gaze Estimation
• Title（参考訳）: PCFGaze:外見に基づく視線推定のための物理特性
• Authors: Yiwei Bao, Feng Lu
• Abstract要約: 我々は、視線特徴多様体を解析し、視線特徴間の距離がサンプル間の視線差と一致していることを見出した。 我々は、視線特徴と視線の物理的定義を結びつける物理一貫性特徴(PCF)を解析的に構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.316033062676874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although recent deep learning based gaze estimation approaches have achieved much improvement, we still know little about how gaze features are connected to the physics of gaze. In this paper, we try to answer this question by analyzing the gaze feature manifold. Our analysis revealed the insight that the geodesic distance between gaze features is consistent with the gaze differences between samples. According to this finding, we construct the Physics- Consistent Feature (PCF) in an analytical way, which connects gaze feature to the physical definition of gaze. We further propose the PCFGaze framework that directly optimizes gaze feature space by the guidance of PCF. Experimental results demonstrate that the proposed framework alleviates the overfitting problem and significantly improves cross-domain gaze estimation accuracy without extra training data. The insight of gaze feature has the potential to benefit other regression tasks with physical meanings.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングに基づく視線推定手法は大幅に改善されているが,視線の特徴と視線の物理との関係についてはほとんど分かっていない。 本稿では,視線特徴多様体の分析により,この疑問に答える。 分析の結果,視線特徴間の測地距離は試料間の視線差と一致していることがわかった。 この結果から, 視線の特徴と視線の物理的定義を結びつける解析的手法として, 物理一貫性機能 (pcf) を構築した。 さらに,PCF の誘導により視線特徴空間を直接最適化する PCFGaze フレームワークを提案する。 実験により,提案手法はオーバーフィッティング問題を緩和し,余分なトレーニングデータなしで領域間視線推定精度を大幅に向上することを示した。 視線の特徴の洞察は、他の回帰タスクに物理的な意味を持つ可能性がある。

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