全写在脸上：基于全脸外观的视线估计
计算机视觉与模式识别
2023-05-17 v4 人机交互
摘要
视线是人类情感分析的重要非语言线索。近期的视线估计工作表明，来自全脸区域的信息可以提升性能。为了进一步推进这一想法，我们提出一种基于外观的方法，与计算机视觉领域长期以来的工作路线不同，该方法仅将全脸图像作为输入。我们的方法使用卷积神经网络对面部图像进行编码，并在特征图上应用空间权重，以灵活地抑制或增强不同面部区域的信息。通过广泛评估，我们表明我们的全脸方法在2D和3D视线估计上均显著优于现有技术，在MPIIGaze和EYEDIAP数据集上针对特定人无关的3D视线估计分别实现了高达14.3%和27.7%的提升。我们进一步表明，这种提升在不同光照条件和视线方向上均保持一致，并且在最具挑战性的极端头部姿态下尤为显著。
引用
@article{arxiv.1611.08860,
title = {It's Written All Over Your Face: Full-Face Appearance-Based Gaze Estimation},
author = {Xucong Zhang and Yusuke Sugano and Mario Fritz and Andreas Bulling},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.08860},
year = {2023}
}