T骨牛排:视线估计(Gaze Estimation)简介(七)-三维视线估计(头部姿态问题)64 赞同 · 25 评论文章 在本篇章中,我会简要介绍三维视线数据如何收集和标注的问题,以及如何在数据集短缺的情况下,训练一个gaze模型。 数据收集: 与分类、检测等任务不同,三维视线难以人工标注,而需要专门设置一套复杂的系统或流程。本篇以Eyediap和MPII
基于深度学习的视线估计在跨域任务中普遍表现较差。究其原因,当将高维图像特征映射到3D实现时,FC层易过拟合。为了在不接触目标域数据的情况下提高的泛化能力,作者提出了分析性注视概化框架(AGG),其由两个模块组成,测地距离投影模块(GPM)和面向球体的训练(SOT)。GPM是FC层的替代,将高维图像特征解析投影到三维空间中...
研究方向|视线估计、头部姿态估计 本文七个篇章总计涵盖 29 篇论文,总结了自深度学习以来,视线估计领域近五年的发展。概述1.1 问题定义广义的 Gaze Estimation 泛指与眼球、眼动、视线等相关的研究,因此我看到有不少做 saliency 和 egocentric 的论文也以 gaze 为关键词。而本文介绍的 Gaze Estimation 主要以眼睛图像...
旋转、翻转操作增加数据量。光照变化模拟不同真实场景。数据质量评估有多项指标。标注一致性是重要评估点。数据完整性反映数据集优劣。数据清理是保证质量的步骤。去除重复数据避免信息冗余。补齐缺失数据完善数据集。数据可视化辅助理解数据特征。视线估计数据集处理很关键。 有效处理能助力视线估计发展。
-视线估计精度可以用平均角度误差来衡量。如果有(n)组估计值和真实值,那么平均角度误差(MAE=frac{1}{n}sum_{i = 1}^{n}theta_i=frac{1}{n}sum_{i = 1}^{n}arccos(frac{hat{v}_icdot v_i}{verthat{v}_ivertvert v_ivert}))。 2.延伸的5个解题方法 -方法一:基于欧氏距离 -解题思路:将...
得到人脸图像对应的视线方向，克服了目前视线估计易受到各种因素干扰，导致估计结果准确性前欠佳的缺陷，通过混合注意力交互深度挖掘互补信息，并通过互补特征融合实现信息互补，在此基础上进行视线估计，不仅能够实现信息的最大利用，还能提升视线估计的精细度和准确性，能够得到准确可靠的视线方向。
人眼视线估计是指通过计算机视觉技术,对人的眼睛进行跟踪和识别,从而推断出人的视线方向。这项技术在人机交互、智能监控、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。本文旨在研究人眼视线估计方法,为相关领域的研究和应用提供参考。 二、人眼视线估计的背景及意义 人眼视线估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在人机交互中,...
视线估计的主要目标是估计用户的视线方向,目前在智能车的智能车舱以及虚拟现实、增强显示中有着广泛的应用。 比如在上图中,要去判断这个人的眼睛是看在哪里,相当于在现实的任务中估计一个人其注视的点在哪里、看到的是什么地方、方向,而这种方向是可以作为反映人类意向性的有用信息,因此,视线估计可以用来做一些判断...
时空注意力与高斯过程在个性化视频视线估计中的应用 研究背景 近年来，从面部视频中确定视线方向的兴趣日益增加。然而，视频视线估计面临诸多挑战，如理解视线在视频序列中的动态演变、处理静态背景以及适应光照变化。传统方法通常依赖于眼睛几何模型和回归函数，但这些方法在更复杂、不受控制的环境中精度会下降。随着深度...
本发明属于深度学习视觉,具体涉及一种双目眼动视线估计方法。 背景技术: 1、视线估计方法可以分为基于几何的方法(geometry based methods)和基于外观的方法(appearance based methods)两大类。基于几何的方法的基本思想是检测眼睛的一些特征(例如眼角、瞳孔位置等关键点),然后根据这些特征来计算gaze(视角)。而基于外观的...