Utseendebaserad blickuppskattning tros fungera bra i verkliga miljöer, men befintliga datauppsättningar har samlats in under kontrollerade laboratorieförhållanden och metoder har inte utvärderats i flera datauppsättningar. I detta arbete studerar vi utseendebaserad blickuppskattning i det vilda. Vi presenterar MPIIGaze datasetet som innehåller 213.659 bilder som vi samlat från 15 deltagare under naturlig daglig laptopanvändning under mer än tre månader. Vårt dataset är betydligt mer variabelt än befintliga med avseende på utseende och belysning. Vi presenterar också en metod för in-the-wild utseende-baserad blickuppskattning med hjälp av multimodala konvolutionella neurala nätverk som avsevärt överträffar state-of-the-art metoder i den mest utmanande korsdatauppsättning utvärdering. Vi presenterar en omfattande utvärdering av flera toppmoderna bildbaserade blickuppskattningsalgoritmer på tre aktuella datauppsättningar, inklusive våra egna. Denna utvärdering ger tydliga insikter och gör det möjligt för oss att identifiera viktiga forskningsutmaningar för blickuppskattning i vilt tillstånd.
Zhang m.fl. REF tillämpade konvolutionella neurala nätverk för blickuppskattning.
Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}