Detection and Correspondence Matching of Corneal Reflections for Eye Tracking Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Eye tracking systems that estimate the point-of-gaze are essential in extended reality (XR) systems as they enable new interaction paradigms and technological improvements. It is important for these systems to maintain accuracy when the headset moves relative to the head (known as device slippage) due to head movements or user adjustment. One of the most accurate eye tracking techniques, which is also insensitive to shifts of the system relative to the head, uses two or more infrared (IR) light emitting diodes to illuminate the eye and an IR camera to capture images of the eye. An essential step in estimating the point-of-gaze in these systems is the precise determination of the location of two or more corneal reflections (virtual images of the IR-LEDs that illuminate the eye) in images of the eye. Eye trackers tend to have multiple light sources to ensure at least one pair of reflections for each gaze position. The use of multiple light sources introduces a difficult problem: the need to match the corneal reflections with the corresponding light source over the range of expected eye movements. Corneal reflection detection and matching often fail in XR systems due to the proximity of camera and steep illumination angles of light sources with respect to the eye. The failures are caused by corneal reflections having varying shape and intensity levels or disappearance due to rotation of the eye, or the presence of spurious reflections. We have developed a fully convolutional neural network, based on the UNET architecture, that solves the detection and matching problem in the presence of spurious and missing reflections. Eye images of 25 people were collected in a virtual reality headset using a binocular eye tracking module consisting of five infrared light sources per eye. A set of 4,000 eye images were manually labelled for each of the corneal reflections, and data augmentation was used to generate a dataset of 40,000 images. The network is able to correctly identify and match 91% of corneal reflections present in the test set. This is comparable to a state-of-the-art deep learning system, but our approach requires 33 times less memory and executes 10 times faster. The proposed algorithm, when used in an eye tracker in a VR system, achieved an average mean absolute gaze error of 1°. This is a significant improvement over the state-of-the-art learning-based XR eye tracking systems that have reported gaze errors of 2-3°.
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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 ».