Jan, 2019

外貌为基础的方法的评估及其对凝视应用的影响

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TL;DR本研究评估了最先进的基于外观的凝视估计，涉及不同的感应距离，室内和室外的交互场景，带和不带眼镜的用户，并讨论了其在具有重要凝视为基础的应用程序中的应用，因此，我们呈现了 “OpenGaze”，这是外观凝视估计和交互的第一个软件工具包，以使其在人机交互中广泛使用。
发现论文，激发创造
  • 野外环境中基于外貌特征的注视估计

    本文针对外界复杂的实际应用场景下的视线估计问题，在自然、真实的使用环境中使用 MPIIGaze 数据集进行研究，并提出了一种多模态卷积神经网络的方法，通过跨数据集评估证明该方法显著优于现有的方法。我们还对三个最新数据集上的几种最先进的基于图像的凝视估计算法进行了细致评估，确认了外部环境变化对凝视估计的影响，为实际的实时视线估计研究提供了重要的参考。

    Apr, 2015

  • 基于外貌的深度学习注视估计：综述和基准

    本文基于深度学习方法综述了当前外貌为基础的凝视估计技术。介绍了数据预处理和后处理方法，将所有公开数据集进行了特征化，并设置了评估准则。本研究提供了参考，可供深度学习或未来凝视估计研究使用。

    Apr, 2021

  • 手持移动设备的凝视估计及其交互应用的端到端综述

    本文对移动交互式系统中利用凝视作为单一或补充交互模式的最新技术和应用进行全面综述，并重点介绍了凝视捕捉传感器，凝视估计工作流，深度学习技术以及凝视交互应用等关键领域。

    Jun, 2023

  • 眼神追踪估计模型分析

    探讨了利用机器学习技术进行眼部凝视估计的技术，论文中提出了在不受限制的场景下，通过使用眼部地标来预测凝视方向的方法，并讨论了采用合成数据进行眼部地标本地化训练的学习方法，并提出了使用该模型进行个性化凝视估计的方法。

    Jul, 2022

  • 基于外观的注视估计，使用深度神经网络增强的合成图像

    使用人工神经网络建立了一个模块化系统，通过对分别裁剪的眼睛进行估计，利用人脸检测和头部姿势估计组件，无需特殊硬件或红外滤光片，仅使用内置 RGB 相机进行人眼注视估计，通过包含大量合成数据集在训练模型中，达到了比相关方法更高的准确度。

    Nov, 2023

  • 半监督对比回归用于眼球注视估计

    通过使用半监督对比学习框架，本文提出了一种新的对比损失范式，从而实现了基于注视方向的估计，该框架在使用少量带有标签的注视数据集时，可以找到泛化解决方案，即使对于未见过的人脸图像也能有良好的性能表现，与其他用于注视估计的最先进对比学习技术相比，我们的对比回归框架表现良好。

    Aug, 2023

  • 面部表情全貌外观定位注视估计

    提出了一种全称人脸输入的外观识别方法，使用卷积神经网络对面部图像进行编码，应用于 2D 和 3D 注视估计中实现了重大的性能提升，对于极端头部姿势尤其明显。

    Nov, 2016

  • MPIIGaze: 实际场景数据集与深度外貌取向估计

    我们提出了 MPIIGaze，包括 213659 个人的实验数据，并对现有的三个数据集进行了广泛的评估，研究了目标视线范围、光照条件和面部外观变化等关键挑战，提出了第一种深度外观估计方法 GazeNet，并将平均误差从 13.9 度提高到 10.8 度，这是当前技术水平的改进。

    Nov, 2017

  • 驾驶员视线估计与视线行为理解应用综述

    本文旨在全面回顾驾驶员凝视基础知识、估计驾驶员凝视的方法以及其在现实世界驾驶场景中的应用，包括了算法、数据集、驾驶行为等方面，并讨论了现有文献中的局限性、挑战和未来的研究方向。

    Jul, 2023

  • SalGaze: 使用视觉显著性个性化注视点估计

    提出 SalGaze，一种利用视觉内容中的显著性信息，无需显式用户校准，可透明地适应用户注视估计算法的框架，能够使用与标准点校准数据不同的显式视频显著性校准数据的统一框架，优于现有方法，精度提高了 24%。

    Oct, 2019