Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tập dữ liệu cho phát hiện điểm nhìn sử dụng tư thế đầu và hình ảnh mắt
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một tập dữ liệu mới, có sẵn công khai, nhằm được sử dụng như một tiêu chuẩn cho các thuật toán phát hiện Điểm Nhìn (Point of Gaze - PoG). Tập dữ liệu bao gồm hai dạng thức có thể kết hợp để định nghĩa PoG: (a) một tập hợp các video ghi lại chuyển động của mắt của các người tham gia khi họ nhìn vào, hoặc theo dõi, một tập hợp các điểm quan tâm đã được xác định trước trên một màn hình hiển thị hình ảnh máy tính (b) một chuỗi các tư thế đầu 3D được đồng bộ hóa với video. Chuyển động của mắt được ghi lại bằng một camera đơn sắc hồng ngoại gắn trên đầu Mobile Eye-XG và vị trí đầu được ghi lại bằng một tập hợp các camera ghi chuyển động Vicon. Dữ liệu cung cấp chân thực về điểm nhìn và vị trí đầu cùng hướng trong không gian ba chiều. Chân thực về điểm nhìn đã được biết trước vì các người tham gia luôn nhìn vào các mục tiêu đã được xác định trước trên màn hình.
Từ khóa
#Điểm nhìn #phát hiện #tập dữ liệu #chuyển động mắt #tư thế đầu #camera hồng ngoại.Tài liệu tham khảo
Asteriadis S, Soufleros D, Karpouzis K, Kollias S (2009) A natural head pose and eye gaze dataset. In: Proceedings of the international workshop on affective-aware virtual agents and social robots-AFFINE ’09. ACM Press, New York, pp 1–4. doi:10.1145/1655260.1655261
Baluja S, Pomerleau D (1993) Non-intrusive gaze tracking using artificial neural networks. In: Working notes: AAAI fall symposium series, machine learning in computer vision: what, why and how?
Eggert D, Lorusso A, Fisher R (1997) Estimating 3-D rigid body transformations: a comparison of four major algorithms. Mach Vis Appl 9(5–6):272–290. doi:10.1007/s001380050048
Guestrin ED, Eizenman M (2008) Remote point-of-gaze estimation requiring a single-point calibration for applications with infants. In: Proceedings of the 2008 symposium on eye tracking research & applications-ETRA ’08. ACM Press, New York, p 267. doi:10.1145/1344471.1344531
Hadizadeh H, Enriquez MJ, Bajić IV (2012) Eye-tracking database for a set of standard video sequences. IEEE Trans Image Process 21(2):898–903. doi:10.1109/TIP.2011.2165292
Kohlbecher S, Bardinst S, Bartl K, Schneider E, Poitschke T, Ablassmeier M (2008) Calibration-free eye tracking by reconstruction of the pupil ellipse in 3D space. In: Proceedings of the 2008 symposium on eye tracking research & applications-ETRA ’08. ACM Press, New York, p 135. doi:10.1145/1344471.1344506
Lee EC, Park KR (2008) A robust eye gaze tracking method based on a virtual eyeball model. Mach Vis Appl 20(5):319–337. doi:10.1007/s00138-008-0129-z
Majaranta P, Aoki H, Donegan M, Hansen DW, Hansen JP, Hyrskykari A, Räihä KJ (2011) Gaze interaction and applications of eye tracking. IGI Glob. doi:10.4018/978-1-61350-098-9
Matsumoto Y, Zelinsky A (2000) An algorithm for real-time stereo vision implementation of head pose and gaze direction measurement. In: Proceedings fourth IEEE international conference on automatic face and gesture recognition (Cat. No. PR00580). IEEE Comput Soc, pp 499–504. doi:10.1109/AFGR.2000.840680
Morimoto CH, Mimica MR (2005) Eye gaze tracking techniques for interactive applications. Comput Vis Image Underst 98(1):4–24. doi:10.1016/j.cviu.2004.07.010
Nagamatsu T, Iwamoto Y, Kamahara J, Tanaka N, Yamamoto M (2010) Gaze estimation method based on an aspherical model of the cornea. In: Proceedings of the 2010 symposium on eye-tracking research & applications-ETRA ’10. ACM Press, New York, p 255: doi:10.1145/1743666.1743726
Ohno T, Mukawa N, Yoshikawa A (2002) FreeGaze: a gaze tracking system for everyday gaze interaction. In: Proceedings of the symposium on eye tracking research & applications-ETRA ’02. ACM Press, New York, p 125. doi:10.1145/507072.507098
Van Der Linde I, Rajashekar U, Bovik AC, Cormack LK (2009) DOVES: a database of visual eye movements. Spat Vis 22(2):161–177. doi:10.1163/156856809787465636
Weidenbacher U, Layher G, Strauss PM, Neumann H (2007) A comprehensive head pose and gaze database. In: 3rd IET international conference on intelligent environments (IE 07) 2007(CP531):455–458. doi:10.1049/cp:20070407
Winfield D, Parkhurst D (2005) Starburst: a hybrid algorithm for video-based eye tracking combining feature-based and model-based approaches. In: 2005 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR’05)-Workshops. IEEE, vol 3, pp 79–79. doi:10.1109/CVPR.2005.531
Zhu Z, Ji Q (2007) Novel eye gaze tracking techniques under natural head movement. IEEE Trans Biomed Eng 54(12):2246–2260. doi:10.1109/TBME.2007.895750