利用外观为基础的凝视估计具有很大潜力，通过使用单个通用摄像头作为输入设备，但是在很大程度上取决于大规模且经过良好注释的凝视数据集的可用性，这种数据集是稀缺且昂贵的。为了解决这个挑战，我们提出了一种基于对比学习的框架 ConGaze，该框架利用未标记的面部图像以无监督的方式跨主体学习通用的凝视感知表示。我们的实验证明 ConGaze 在三个公共凝视估计数据集上胜过现有的无监督学习解决方案 6.7％至 22.5％；并且在跨数据集评估中相对于基于监督学习的模型，取得了 15.1％至 24.6％的改进。

Sep, 2023

该研究提出了一种不需要注释的低维注视表示学习方法，在少于 100 个标注样本的情况下，实现了有竞争力的 few-shot 注视估计结果，并且可以应用于不同的实验数据集和注视网络预训练等方向。

Nov, 2019

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

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

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

本文提出了一种基于单个姿态估计模型采集的面部关键点的相对位置来估计个体注视方向的神经网络回归器，结合目标遮挡情况下的置信度门控单元，实现了对复杂辅助生活环境中居民与周围物体互动的自动推理；实验结果表明，该模型与数据集特定的复杂基线模型相媲美。

Sep, 2019

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

本文提出了一个基于对比学习方法的简单的凝视估计学习框架 ——GazeCLR， 其中利用多视图数据促进等价变换，并使用选定的数据增强技术进行不变性学习。实验结果表明，GazeCLR 在多个凝视估计任务和 few-shot 评估上都取得了显著的效果，并与最先进的表示学习方法相当。

Oct, 2022

本文提出了一种基于面部和眼睛图像的凝视估计方法，利用粗 - 细策略从面部图像中估计基本凝视方向，通过相应的眼部图像预测残差进行细化，引入 bi-gram 模型和注意力组件来适应性地获取细粒度特征，实现了 MPIIGaze 和 EyeDiap 数据集上的最优表现。

Jan, 2020

本研究提出了一种新的无监督 / 自监督凝视预训练框架，通过协同特征对比和挤压模块，强制全脸分支学习一个低维度凝视嵌入，无需凝视注释，并采用交替注视 / 不注视眼睛的屏蔽训练方案，进一步提升学习到的表示，并取得了优于无监督最新技术的性能。

Jun, 2024