Lärandebaserade metoder tros fungera bra för oöverskådlig synuppskattning, d.v.s. blickuppskattning från en monokulär RGB-kamera utan antaganden om användare, miljö eller kamera. Aktuella blickdata samlades dock in under laboratorieförhållanden och metoder utvärderades inte över flera datauppsättningar. Vårt arbete bidrar tre gånger till att ta itu med dessa begränsningar. För det första presenterar vi MPIIGaze-datasetet, som innehåller 213.659 bilder med fullt ansikte och motsvarande blickpositioner från 15 användare under den dagliga bärbara datorn under flera månader. En erfarenhet provtagning tillvägagångssätt säkerställde kontinuerlig blick och huvud poser och realistisk variation i ögats utseende och belysning. För att underlätta korsdatautvärderingar annoterades 37 667 bilder manuellt med ögonhörn, munhålor och elevcentrum. För det andra presenterar vi en omfattande utvärdering av toppmoderna metoder för blickuppskattning på tre aktuella datauppsättningar, inklusive MPIIGaze. Vi studerar viktiga utmaningar inklusive mål blickintervall, ljusförhållanden, och ansiktsutseende variation. Vi visar att bildupplösningen och användningen av båda ögonen påverkar ögonuppskattningens prestanda, medan huvudpositions- och elevcenterinformationen är mindre informativ. Slutligen föreslår vi GazeNet, den första metoden för djup utseendebaserad blickuppskattning. GazeNet förbättrar den senaste tekniken med 22 procent (från ett genomsnittsfel på 13,9 grader till 10,8 grader) för den mest utmanande korsdatauppsättningen utvärdering.
Zhang m.fl. Ref föreslog GazeNet som var en metod för djup blickuppskattning.
MPIIGaze: Real-World Dataset and Deep Appearance-Based Gaze Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}