Appearance-Based Gaze Estimation for ASD Diagnosis.

凝视 自闭症谱系障碍 人工智能 计算机科学 直方图 计算机视觉 点(几何) 自闭症 主管(地质) 姿势 模式识别(心理学)
作者
Jing Li,Zejin Chen,Yihao Zhong,Hak-Keung Lam,Junxia Han,Gaoxiang Ouyang,Xiaoli Li,Honghai Liu
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:PP
标识
DOI:10.1109/tcyb.2022.3165063
摘要

Biomarkers, such as magnetic resonance imaging (MRI) and electroencephalogram have been used to help diagnose autism spectrum disorder (ASD). However, the diagnosis needs the assist of specialized medical equipment in the hospital or laboratory. To diagnose ASD in a more effective and convenient way, in this article, we propose an appearance-based gaze estimation algorithm--AttentionGazeNet, to accurately estimate the subject's 3-D gaze from a raw video. The experimental results show its competitive performance on the MPIIGaze dataset and the improvement of 14.7% for static head pose and 46.7% for moving head pose on the EYEDIAP dataset compared with the state-of-the-art gaze estimation algorithms. After projecting the obtained gaze vector onto the screen coordinate, we apply accumulated histogram to taking into account both spatial and temporal information of estimated gaze-point and head-pose sequences. Finally, classification is conducted on our self-collected autistic children video dataset (ACVD), which contains 405 videos from 135 different ASD children, 135 typically developing (TD) children in a primary school, and 135 TD children in a kindergarten. The classification results on ACVD shows the effectiveness and efficiency of our proposed method, with the accuracy 94.8%, the sensitivity 91.1% and the specificity 96.7% for ASD.
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