Abstract-Head pose and eye location for look estimation har studerats separat i ett stort antal verk i litteraturen. Tidigare forskning visar att tillfredsställande noggrannhet i huvudpose och ögonplatsuppskattning kan uppnås i begränsade inställningar. Men i närvaro av icke-frontala ansikten, ögonsökare är inte tillräckliga för att korrekt lokalisera mittpunkten av ögonen. Å andra sidan, huvud pose uppskattning tekniker kan hantera dessa villkor; därför kan de vara lämpliga för att öka noggrannheten i ögat lokalisering. I detta dokument föreslås därför ett hybridsystem för att kombinera uppgifter om huvudställning och ögonplats för att få en bättre uppskattning av blicken. För detta ändamål, den omvandlingsmatris som erhålls från huvudet pose används för att normalisera ögat regioner, och i sin tur, den omvandlingsmatris som genereras av den återfunna ögat plats används för att korrigera pose estimering förfarande. Systemet är utformat för att öka noggrannheten i estimeringar av ögonplats, särskilt i videofilmer med låg upplösning, för att utöka det operativa utbudet av ögonsökare, och för att förbättra noggrannheten hos huvudet pose tracker. Dessa förbättrade uppskattningar kombineras sedan för att erhålla ett nytt visuellt blickuppskattningssystem, som använder både ögon- och huvudinformation för att förfina ögonuppskattningarna. Utifrån de experimentella resultaten kan det härledas att det föreslagna enhetliga systemet förbättrar noggrannheten i ögonuppskattningarna med 16 % till 23 %. Dessutom utökar den sitt verksamhetsområde avsevärt med mer än 15 genom att övervinna de problem som uppstår på grund av extrema huvudpositioner. Dessutom är noggrannheten hos huvudet pose tracker förbättras med 12% till 24%. Slutligen visar försöken med det föreslagna kombinerade systemet för blickuppskattning att det är korrekt (med ett genomsnittsfel mellan 2 och 5 ) och att det kan användas i fall där klassiska metoder skulle misslyckas utan att införa begränsningar på huvudets läge. Index Terms-Eye centrum plats, blickuppskattning, huvudet utgör uppskattning. Jag. MOTIVATION OCH NÄRVARANDE ARBETE MAGE-BASED blickuppskattning är viktigt i många tillämpningar, sträcker sig från människa-datorinteraktion (HCI) till människa beteendeanalys. I tillämpningar där mänsklig aktivitet är under observation från en statisk kamera, finns det ett överflöd av litteratur om dessa två ämnen separat; färska undersökningar om ögoncentrum läge och huvud pose uppskattning kan hittas i [17] och [31]. De algoritmer för ögonplacering som finns i kommersiellt tillgängliga ögonspårare delar problemet med känslighet för huvudet utgör variationer och kräver att användaren antingen är utrustad med en huvudmonterad anordning eller att använda en högupplöst kamera kombinerad med en hakstöd för att begränsa tillåten huvudrörelse. Dessutom förhindras dagsljustillämpningar på grund av användning av aktiv infraröd (IR) belysning för att erhålla exakt ögonposition genom korneal reflektion. De utseendebaserade metoderna som använder standardkameror med låg upplösning anses vara mindre invasiva och därmed mer önskvärda i ett stort antal tillämpningar. Inom de utseende-baserade metoder för ögon placering som föreslås i litteraturen [22], [24], [33], [44], rapporterade resultat stöder bevisen för att korrekt utseende-baserade ögoncentrum lokalisering blir möjligt och att det kan användas som en möjliggörande teknik för en rad olika applikationer. Uppskattning av huvudet kräver ofta flera kameror, eller komplexa ansiktsmodeller, vilket kräver noggrann initiering. Ba och Odobez [4] förbättrar noggrannheten hos pose-uppskattningar och huvudspårning genom att betrakta dessa som två kopplade problem i en probabilistisk miljö inom ramen för ett partikelfilter med blandat tillstånd. De förfinar denna metod genom fusion av fyra kameravyer i [5]. Huang och Trivedi föreslår att integrera en hud-tone edge-baserad detektor i en Kalman-filter-baserad robust huvud tracker och dold-Markov-modell-baserad pose estimator i [19]. Hu m.fl. beskriva en grov-till-fin pose uppskattningsmetod genom att kombinera ansiktsutseende asymmetri och 3-D huvud modell [18]. En generisk 3-D-ansiktsmodell och en ellipsoidal huvudmodell används i [2] respektive [41]. I [30] föreslås en online-spårningsalgoritm med adaptiv vybaserade utseendemodeller. Metoden ger driftfri spårning genom att upprätthålla en dynamisk uppsättning nyckelramar med vyer av huvudet under olika poser och registrera den aktuella ramen till tidigare ramar och nyckelramar. Även om flera huvudpose eller ögon placeringsmetoder har visat framgång i blickuppskattning, det underliggande antagandet 1057-7149/$26.00
På samma sätt som metoden för REF, det bygger på huvudet utgör uppskattning och iris lokalisering.
Combining Head Pose and Eye Location Information for Gaze Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}