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PerimetryNet: A multiscale fine grained deep network for three‐dimensional eye gaze estimation using visual field analysis

计算机科学 凝视 人工智能 水准点(测量) 领域(数学) 眼动 计算机视觉 特征(语言学) 深度学习 点(几何) 估计 模式识别(心理学) 语言学 哲学 几何学 数学 管理 大地测量学 纯数学 经济 地理
作者
Shuqing Yu,Zhihao Wang,Shuowen Zhou,Xiaosong Yang,Chao Wu,Zhao Wang
出处
期刊:Computer Animation and Virtual Worlds [Wiley]
卷期号:34 (5)
标识
DOI:10.1002/cav.2141
摘要

Abstract Three‐dimensional gaze estimation aims to reveal where a person is looking, which plays an important role in identifying users' point‐of‐interest in terms of the direction, attention and interactions. Appearance‐based gaze estimation methods could provide relatively unconstrained gaze tracking from commodity hardware. Inspired by medical perimetry test, we have proposed a multiscale framework with visual field analysis branch to improve estimation accuracy. The model is based on the feature pyramids and predicts vision field to help gaze estimation. In particular, we analysis the effect of the multiscale component and the visual field branch on challenging benchmark datasets: MPIIGaze and EYEDIAP. Based on these studies, our proposed PerimetryNet significantly outperforms state‐of‐the‐art methods. In addition, the multiscale mechanism and visual field branch can be easily applied to existing network architecture for gaze estimation. Related code would be available at public repository https://github.com/gazeEs/PerimetryNet .
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