RIT-Eyes：用于眼动追踪应用的近眼图像渲染
计算机视觉与模式识别
2020-12-22 v1
摘要
基于视频的眼动追踪深度神经网络已表现出对噪声环境、杂散反射和低分辨率的鲁棒性。然而，训练这些网络需要大量手动标注的图像。为缓解人工标注的繁琐过程，采用计算机图形渲染在各种条件下自动生成大量标注眼图像。在本工作中，我们引入了一个合成眼图像生成平台，其通过添加主动可变形虹膜、非球面角膜、视网膜逆反射、注视协调的眼睑变形以及眨眼等特性改进了先前的工作。为展示我们平台的实用性，我们渲染了反映两个公开数据集 NVGaze 和 OpenEDS 中固有注视分布的图像。我们还报告了在渲染图像上训练并在原始数据集上测试的两个语义分割架构（SegNet 和 RITnet）的性能。
引用
@article{arxiv.2006.03642,
title = {RIT-Eyes: Rendering of near-eye images for eye-tracking applications},
author = {Nitinraj Nair and Rakshit Kothari and Aayush K. Chaudhary and Zhizhuo Yang and Gabriel J. Diaz and Jeff B. Pelz and Reynold J. Bailey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03642},
year = {2020}
}