論文の概要: Semi-Synthetic Dataset Augmentation for Application-Specific Gaze Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18469v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 20:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:36:04.936332
• Title: Semi-Synthetic Dataset Augmentation for Application-Specific Gaze Estimation
• Title（参考訳）: 半合成データを用いたガゼ推定
• Authors: Cedric Leblond-Menard, Gabriel Picard-Krashevski, Sofiane Achiche
• Abstract要約: 顔の3次元メッシュを生成し、仮想カメラからのトレーニング画像をアプリケーションに関連する特定の位置と方向でレンダリングする方法を示す。 これにより、視線推定角誤差の平均47%が減少する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the number of gaze estimation datasets is growing, the application of appearance-based gaze estimation methods is mostly limited to estimating the point of gaze on a screen. This is in part because most datasets are generated in a similar fashion, where the gaze target is on a screen close to camera's origin. In other applications such as assistive robotics or marketing research, the 3D point of gaze might not be close to the camera's origin, meaning models trained on current datasets do not generalize well to these tasks. We therefore suggest generating a textured tridimensional mesh of the face and rendering the training images from a virtual camera at a specific position and orientation related to the application as a mean of augmenting the existing datasets. In our tests, this lead to an average 47% decrease in gaze estimation angular error.
• Abstract（参考訳）: 視線推定データセットの数は増加しているが、外見に基づく視線推定手法の適用は主に画面上の視線点の推定に限られている。 これは、ほとんどのデータセットが同じような方法で生成されるためであり、カメラの起点に近いスクリーンに視線目標があるためである。 補助ロボット工学やマーケティング研究のような他の応用では、3Dの視線はカメラの起源に近づかないかもしれない。 したがって、顔のテクスチャ化された3次元メッシュを生成し、既存のデータセットを増強する手段として、仮想カメラから特定の位置と向きでトレーニング画像をレンダリングすることを提案する。 私たちのテストでは、視線推定角誤差は平均47%減少しました。

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