本文提出了一种用生成对抗网络生成大型合成数据集来进行注视估计的方法，该方法在移动设备上取得了最新成果并具有跨设备泛化能力。

Nov, 2017

本文介绍了一种基于差分方法的凝视估计技术，使用差分卷积神经网络直接预测同一受试者的两个眼睛输入图像之间的凝视差异，然后利用推断出的差异来预测新眼睛样本的凝视方向。实验结果表明，该方法即使只使用一个校准样本或在后续使用受试者特定的凝视适应方法时，也始终优于现有的方法。

Apr, 2019

本文研究了在平板电脑上的凝视估计。作者的主要设计目标是通过平板电脑的自然使用，利用前置摄像头进行非校准凝视估计，在此期间平板电脑的姿势和握持方式不受约束。作者收集了第一个大规模的无限制凝视数据集，并提出了一个名为 TabletGaze 的算法，它利用多级 Hog 特征和随机森林回归器进行凝视估计。与其他算法相比，这个算法的平均误差为 3.17 厘米。并在数据集大小、种族、佩戴眼镜和用户姿势等因素对凝视估计精度的影响方面进行了广泛的评估和重要观察。

Aug, 2015

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

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。

Jan, 2019

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

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

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

通过采用扩张卷积来提取高分辨率特征，以改善眼睛图像在显著变化下的精确度，我们提出了 Dilated-Net 模型，它在两个 Gaze 估计数据集上都取得了最先进的结果，相比不使用扩张卷积的类似网络获得了显著提高（高达 20.8%）。

Mar, 2019

通过生成面部的纹理三维网格，并从特定位置和方向的虚拟相机渲染训练图像作为现有数据集的补充方式，可以在目标特定任务中取得更好的推广效果，平均减少了 47% 的注视角度误差。

Oct, 2023