GazeMotion 是一种结合过去人体姿势和人眼注视信息进行人体动作预测的新方法，通过预测未来眼睛注视点并将其与过去的姿势融合成注视 - 姿势图，再利用残差图卷积网络预测身体运动。在多个基准数据集的评估中，我们的方法在关节位置误差的平均改进上超过了最先进的方法 7.4％。即使使用头部方向作为眼睛注视的替代，我们的方法的平均改进率也达到了 5.5％。我们还通过在线用户研究展示了我们方法在感知逼真度方面超过之前方法的结果。这些结果展示了眼睛注视在人体动作预测中的重要信息内容以及我们方法在利用这些信息方面的有效性。

Mar, 2024

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

本论文使用多模态卷积神经网络在远程摄像机中完成了独立于人物和头部姿态的三维凝视估计。通过将人脸，眼睛区域和面部标志作为神经网络中的单个流来估计静态图像中的凝视。随后，利用凝视的动态特性，将所有帧的学习特征馈送到多到一循环模块，以预测最后一帧的三维凝视向量，其在多种头部姿态和凝视方向上获得了显著的改进。

May, 2018

提出实时框架及卷积神经网络用于分类人眼凝视方向和评估眼部访问线索，并使用改进的 Viola-Jones 算法检测人脸，通过几何关系和面部特征点得到眼部区域，并进行逐帧测试以获得平均帧速率 24fps，结果显示其优于现有方法。

May, 2016

人类动作预测是虚拟现实（VR）应用中的重要问题，本论文提出了一种新的注视引导去噪扩散模型（GazeMoDiff），通过学习眼球注视和人体运动之间的时空相关性，生成逼真的人体运动，实验证明本方法在平均位移误差上超过了现有方法。

Dec, 2023

基于眼动追踪数据的视频分析自动化是一个重要的任务。本文提出了一种基于转换器增强学习算法的模拟人类视线行为的新方法，通过观看视频并模拟人类注视行为，该方法能有效地复制人类注视行为并应用于实际任务。

Apr, 2024

通过收集 GW 数据集（该数据集包括眼部运动、头部角速度、眼睛和场景图像），训练和评估了两种机器学习算法（随机森林和递归神经网络模型），用于眼睛运动分类（如注视、眼球、追踪）。分类器实现了近似于人类检测注视和眼球运动的 90％的性能，但在检测追踪运动时则低于 60％，并且追踪分类在没有头部运动信息的情况下更低。最佳模型对特征的显着性分析显示，分类不需要头部和眼睛跟踪坐标系的空间对齐。

May, 2019

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

本研究提出了基于单目三维面部重建的合成凝视估计训练数据的新方法，利用投影匹配过程，配合掩码引导凝视估计模型和数据增强策略，显著提高了在具有非重叠凝视分布的跨数据集环境下的估计性能。

Jan, 2022

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