Lärande-baserade metoder för utseende-baserad blickuppskattning uppnår toppmodern prestanda i utmanande verkliga inställningar men kräver stora mängder märkta utbildningsdata. Inlärning genom syntes föreslogs som en lovande lösning på detta problem, men nuvarande metoder är begränsade med avseende på hastighet, utseende variabilitet samt huvudet pose och blickvinkel fördelning de kan syntetisera. Vi presenterar UnityEyes, en ny metod för att snabbt syntetisera stora mängder variabla ögonregionbilder som träningsdata. Vår metod kombinerar en ny generativ 3D-modell av den mänskliga ögonregionen med en realtidsåtergivningsram. Modellen är baserad på högupplösta 3D-ansiktsskanningar och använder realtids approximationer för komplexa ögonglobsmaterial och strukturer samt nya anatomiskt inspirerade procedurgeometrimetoder för ögonlocksanimering. Vi visar att dessa syntetiserade bilder kan användas för att uppskatta blicken i svåra in-the-vilda scenarier, även för extrema synvinklar eller i fall där eleven är helt tillfångatagen. Vi demonstrerar också konkurrenskraftiga blickuppskattningsresultat på ett riktmärke i den vilda datauppsättningen, trots att vi endast använder en lättviktig närmaste grannesalgoritm. Vi gör vår UnityEyes syntesram fritt tillgänglig på nätet till nytta för forskarsamhället.
Trä et på. REF presenterade UnityEyes för snabb syntetisk ögondatagenerering baserad på högupplöst 3D-ansiktsscanning och komplexa ögonglobsmaterial.
Learning an appearance-based gaze estimator from one million synthesised images
{'venue': 'ETRA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}