Accurate Model-Based Point of Gaze Estimation on Mobile Devices
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 most accurate remote Point of Gaze (PoG) estimation methods that allow free head movements use infrared light sources and cameras together with gaze estimation models. Current gaze estimation models were developed for desktop eye-tracking systems and assume that the relative roll between the system and the subjects' eyes (the 'R-Roll') is roughly constant during use. This assumption is not true for hand-held mobile-device-based eye-tracking systems. We present an analysis that shows the accuracy of estimating the PoG on screens of hand-held mobile devices depends on the magnitude of the R-Roll angle and the angular offset between the visual and optical axes of the individual viewer. We also describe a new method to determine the PoG which compensates for the effects of R-Roll on the accuracy of the POG. Experimental results on a prototype infrared smartphone show that for an R-Roll angle of 90 ° , the new method achieves accuracy of approximately 1 ° , while a gaze estimation method that assumes that the R-Roll angle remains constant achieves an accuracy of 3.5 ° . The manner in which the experimental PoG estimation errors increase with the increase in the R-Roll angle was consistent with the analysis. The method presented in this paper can improve significantly the performance of eye-tracking systems on hand-held mobile-devices.
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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 découle