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An adaptive learning framework for event-based remote eye tracking
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.128038.png)
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摘要
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事件相机是下一代异步图像传感器，仅检测光强变化。由于事件相机能够捕捉快速移动的物体且无运动模糊，因此被视为人眼跟踪的合适技术，人眼是身体移动最快的部位。尽管近距离眼跟踪已取得显著进展，但基于事件的远程眼跟踪仍处于早期阶段，这归因于空间信息有限带来的挑战，导致该领域研究较少。本文提出了一种基于事件相机的远程眼跟踪新框架，并应用了人工智能（AI）。该框架通过将视频帧转换为事件流并生成眼标注，解决了远程眼跟踪数据集有限的挑战。我们还选取了适用于基于事件跟踪的最佳眼关键点，并利用基于事件的特征跟踪网络预测其位移。该方法从单帧中检测初始关键点，生成参考块，并将其与事件块结合进行事件特征跟踪。为验证模型，我们在自建数据集上进行了全面评估，该数据集包含各种面部角度和光照条件，包括低光环境。我们提出的方法实现了0.550的特征年龄和0.549的预期特征年龄，显示出对基于事件的远程眼跟踪的潜力。
Keyword:
Event camera
Event-based remote eye tracking
Feature tracking
Synthetic event generation
Application of artificial intelligence (AI)
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.9W
被引数:
10.2W
机构
暂无机构信息
引用论文
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