Robust Discriminative Analysis Framework for Gaze and Headpose Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Head movements, combined with gaze, play a fundamental role in predicting a person’s action and intention. In non-constrained head movement settings, the process is complex, and performance can degrade significantly in the presence of variation in head-pose, gaze position, occlusion and ambient illumination. In this thesis, a framework is therefore proposed to fuse and combine head-pose and gaze information to obtain more robust and accurate gaze estimation. Specific contributions include: the development of a newly developed graph-based model for pupil localization and accurate estimation of the pupil center; the proposal of a novel iris region descriptor feature using quadtree decomposition, that works together with pupil localization for gaze estimation; the proposal of kernel-based extensions and enhancements to a fusion mechanism known as Discriminative Multiple Canonical Correlation Analysis (DMCCA) for fusing features (proposed and traditional) together, to generate a refined, high quality feature set for classification; and the newly developed methodology of head-pose features based on quadtree decompositions and geometrical moments, to better integrate roll, yaw, pitch and jawline into the overall estimation framework. The experimental results of the proposed framework demonstrate robustness against variations in illumination, occlusion, head-pose and is calibration free. The proposed framework was validated on several datasets and scored: 4.5° using MPII, 4.4° using Cave, 4.8° using EYEDIAP, 5.0° using ACS, 4.1° using OSLO and 4.5° using UULM datasets respectively.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».