Uppskattning öga blickriktning är användbart i olika människa-dator interaktion uppgifter. Kunskap om blickens riktning kan ge värdefull information om användare punkt för uppmärksamhet. Vissa mönster av ögonrörelser som kallas ögonkontaktssignaler rapporteras vara relaterade till de kognitiva processerna i den mänskliga hjärnan. Vi föreslår en ram i realtid för klassificering av ögonblicksriktning och uppskattning av ögonkontakter. I det första steget detekterar algoritmen ansikten med hjälp av en modifierad version av Viola-Jones algoritm. En grov ögonregion erhålls med hjälp av geometriska relationer och ansiktsmarkeringar. Den ögonregion som erhålls används i det följande steget för att klassificera ögats blickriktning. Ett konvolutionellt neuralt nätverk används i detta arbete för klassificering av ögon blickriktning. Den föreslagna algoritmen testades på Eye Chimera databas och visade sig överträffa toppmoderna metoder. Algoritmens beräkningskomplex är mycket mindre i testfasen. Algoritmen uppnådde en genomsnittlig bildhastighet på 24 fps i skrivbordsmiljön.
George och Al. I REF presenterades en metod för synriktningsklassificering med hjälp av Convolutional Neural Network.
Real-time eye gaze direction classification using convolutional neural network
{'venue': '2016 International Conference on Signal Processing and Communications (SPCOM)', 'journal': '2016 International Conference on Signal Processing and Communications (SPCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}