Fixation Precision in High-Speed Noncontact Eye-Gaze Tracking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The precision of point-of-gaze (POG) estimation during a fixation is an important factor in determining the usability of a noncontact eye-gaze tracking system for real-time applications. The objective of this paper is to define and measure POG fixation precision, propose methods for increasing the fixation precision, and examine the improvements when the methods are applied to two POG estimation approaches. To achieve these objectives, techniques for high-speed image processing that allow POG sampling rates of over 400 Hz are presented. With these high-speed POG sampling rates, the fixation precision can be improved by filtering while maintaining an acceptable real-time latency. The high-speed sampling and digital filtering techniques developed were applied to two POG estimation techniques, i.e., the high-speed pupil-corneal reflection (HS P-CR) vector method and a 3-D model-based method allowing free head motion. Evaluation on the subjects has shown that when operating at 407 frames per second (fps) with filtering, the fixation precision for the HS P-CR POG estimation method was improved by a factor of 5.8 to 0.035 degrees (1.6 screen pixels) compared to the unfiltered operation at 30 fps. For the 3-D POG estimation method, the fixation precision was improved by a factor of 11 to 0.050 degrees (2.3 screen pixels) compared to the unfiltered operation at 30 fps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle