Low-cost Geometry-based Eye Gaze Detection using Facial Landmarks Generated through Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the realm of human-computer interaction and behavioral research, accurate real-time gaze estimation is critical. Traditional methods often rely on expensive equipment or large datasets, which are impractical in many scenarios. This paper introduces a novel, geometrybased approach to address these challenges, utilizing consumer-grade hardware for broader applicability. Methods: We leverage novel face landmark detection neural networks capable of fast inference on consumer-grade chips to generate accurate and stable 3D landmarks of the face and iris. From these, we derive a small set of geometry-based descriptors, forming an 8-dimensional manifold representing the eye and head movements. These descriptors are then used to formulate linear equations for predicting eye-gaze direction. Results: Our approach demonstrates the ability to predict gaze with an angular error of less than 1.9 degrees, rivaling state-of-the-art systems while operating in real-time and requiring negligible computational resources. Conclusion: The developed method marks a significant step forward in gaze estimation technology, offering a highly accurate, efficient, and accessible alternative to traditional systems. It opens up new possibilities for real-time applications in diverse fields, from gaming to psychological research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».