イベント駆動眼セグメンテーションによる実時間凝視追跡【JST・京大機械翻訳】

Feng Yu; Goulding-Hotta Nathan; Khan Asif; Reyserhove Hans; Zhu Yuhao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200676008580 整理番号：22P0276527

イベント駆動眼セグメンテーションによる実時間凝視追跡【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Gaze Tracking with Event-Driven Eye Segmentation

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発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ガーゼ追跡は,ますますAugmented and Virtual Realityの必須要素になっている。現代の注視追跡アルゴリズムは,重重量である。それらは,近眼カメラがreal-timeレート(>30Hz)で快適に動作しているにもかかわらず,モバイルプロセッサ上でほとんどの5Hzで動作する。本論文では,モバイルプロセッサ上で30Hzで動作する実時間眼追跡アルゴリズムを提示し,ag{0.1}-ag{0.5}凝視精度を達成し,一方,最先端の眼追跡アルゴリズムよりも,1から2桁のマグンを1から2桁だけ必要とする。提案アルゴリズムのcruxはAuto ̄ROIモードであり,それは近眼画像の関心領域(ROI)を連続する,そして注視推定のためのROIだけを賢明に処理する。そのために,イベントカメラをエミュレートすることにより,新しい軽量ROI予測アルゴリズムを導入した。イベントのソフトウェアエミュレーションが,特別なハードウェアを必要とせずに,正確なROI予測を可能にする方法を論じた。本論文のコードはhttps://github.com/horizon research/edgazeで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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