深度图像化视线估计
计算机视觉与模式识别
2018-12-31 v1
摘要
仅从自然眼睛图像估计人类视线是一项具有挑战性的任务。视线方向可由瞳孔中心和眼球中心定义，而后者在二维图像中不可见。因此，获得高精度的视线估计是一个不适定问题。本文引入一种专为单眼输入视线估计任务设计的新型深度神经网络架构。我们不直接回归眼球俯仰和偏航两个角度，而是回归到一个中间图像化表示，从而简化三维视线方向估计任务。我们的定量与定性结果表明，我们的方法比现有最优方法精度更高，且对视线、头部姿态和图像质量的变化具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1807.10002,
title = {Deep Pictorial Gaze Estimation},
author = {Seonwook Park and Adrian Spurr and Otmar Hilliges},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10002},
year = {2018}
}