Remote, Non-contact Gaze Estimation with Minimal Subject Cooperation
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a novel system that estimates the point-of-gaze (where a person is looking at) remotely while allowing for free head movements and minimizing personal calibration requirements. The point-of-gaze is estimated from the pupil and corneal reflections (virtual images of infrared light sources that are formed by reflection on the front corneal surface, which acts as a convex mirror) extracted from eye images captured by video cameras. Based on the laws of geometrical optics, a detailed general mathematical model for point-of-gaze estimation using the pupil and corneal reflections is developed. Using this model, the full range of possible system configurations (from one camera and one light source to multiple cameras and light sources) is analyzed. This analysis shows that two cameras and two light sources is the simplest system configuration that can be used to reconstruct the optic axis of the eye in 3-D space, and therefore measure eye movements, without the need for personal calibration. To estimate the point-of-gaze, a simple single-point personal calibration procedure is needed. The performance of the point-of-gaze estimation depends on the geometrical arrangement of the cameras and light sources and the method used to reconstruct the optic axis of the eye. Using a comprehensive simulation framework developed from the mathematical model, the performance of several gaze estimation methods of varied complexity is investigated for different geometrical system setups in the presence of noise in the extracted eye features, deviation of the corneal shape from the ideal spherical shape and errors in system parameters. The results of this investigation indicate the method(s) and geometrical setup(s) that are optimal for different sets of conditions, thereby providing guidelines for system implementation. Experimental results with adults, obtained with a system that follows those guidelines, exhibit RMS point-of-gaze estimation errors of 0.4-0.6º of visual angle (comparable to the best commercially available systems, which require multiple-point personal calibration procedures). Preliminary results with infants demonstrate the ability of the proposed system to record infants' visual scanning patterns, enabling applications that are very difficult or impossible to carry out with previously existing technologies (e.g., study of infants' visual and oculomotor systems).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».