Gaze estimation databases: A comprehensive survey

doi:10.1016/j.engappai.2026.115829

Gaze estimation databases: A comprehensive survey

2026-08-10

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DOI：10.1016/j.engappai.2026.115829

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眼动估计的准确性不仅对心理学、认知神经科学和人机交互至关重要，但由于头部姿态变化和真实环境条件，精确估计注视方向仍存在困难。本综述全面概述了眼动估计的当前方法、数据集及最新进展；特别强调基于深度学习方法的注视估计技术。综述还阐明高质量数据集对于提升算法性能至关重要，并讨论了持续存在的挑战，例如环境噪声、头部姿态变化和图像分辨率降低。用于眼动估计的数据集被详细介绍，并按公开/私有、结构化/非结构化、静态/动态格式进行分类，同时分析了其优缺点。文中回顾了近期深度学习技术如何提升眼动估计系统的准确性和鲁棒性。最后，本综述旨在强调需要统一的评估指标和报告方法，以便各研究之间能够公平比较，并指导该领域的未来研究。

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