Detta papper presenterar en convolutional neural network-(CNN-) baserad elevcenter detektionsmetod för en bärbar blick estimering system med infraröda ögonbilder. Potentiellt kan pupillens mittposition hos en användares öga användas i olika tillämpningar, såsom människa-datorinteraktion, medicinsk diagnos och psykologiska studier. Användarna tenderar dock att blinka ofta, vilket innebär att det är svårt att uppskatta blickens riktning. Den föreslagna metoden använder två CNN-modeller. Den första CNN-modellen används för att klassificera ögontillståndet och den andra används för att uppskatta elevens mittposition. Klassificeringsmodellen filtrerar bilder med slutna ögon och avslutar ögonuppskattningsprocessen när den ingående bilden visar ett slutet öga. Dessutom presenterar detta dokument en process för att skapa en bilddatauppsättning med hjälp av en bärbar kamera. Denna datauppsättning, som användes för att utvärdera den föreslagna metoden, har ungefär 20.000 bilder och en bred variation av ögontillstånd. Vi utvärderade den föreslagna metoden ur olika perspektiv. Resultatet visar att den föreslagna metoden fick god noggrannhet och har potential att appliceras i wearable enhet-baserad blickuppskattning.
I REF har forskarna först klassificerat ögontillstånden, såsom öppna, stängda, halvöppnade etc.
CNN-Based Pupil Center Detection for Wearable Gaze Estimation System
{'venue': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'journal': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}