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Enregistrement W2113165517 · doi:10.1109/tbme.2009.2039351

An Automatic Personal Calibration Procedure for Advanced Gaze Estimation Systems

2010· article· en· W2113165517 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeComputer visionCalibrationComputer scienceArtificial intelligencePoint (geometry)Optical axisEye trackingOpticsMathematicsPhysicsGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaze estimation systems use calibration procedures to estimate subject-specific parameters that are needed for the calculation of the point-of-gaze. In these procedures, subjects are required to fixate on a specific point or points in space at specific time instances. Advanced remote gaze estimation systems can estimate the optical axis of the eye without any personal calibration procedure, but use a single calibration point to estimate the angle between the optical axis and the visual axis (line-of-gaze). This paper presents a novel calibration procedure that does not require active user participation. To estimate the angles between the optical and visual axes of each eye, this procedure minimizes the distance between the intersections of the visual axes of the left and right eyes with one or more observation surfaces (displays) while subjects look naturally at these displays (e.g., watching a video clip). Theoretical analysis and computer simulations show that the performance of the proposed procedure improves when the range of angles between the visual axes and vectors normal to the observation surfaces increases. Experiments with four subjects show that the subject-specific angles between the optical and visual axes can be estimated with an rms error of 0.5 degrees.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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