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A Feature-Based Gaze Estimation Algorithm for Natural Light Scenarios

机译:自然光场景下基于特征的凝视估计算法

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摘要

We present an eye tracking system that works with regular webcams. We base our work on open source CVC Eye Tracker and we propose a number of improvements and a novel gaze estimation method. The new method uses features extracted from iris segmentation and it does not fall into the traditional categorization of appearance-based/model-based methods. Our experiments show that our approach reduces the gaze estimation errors by 34% in the horizontal direction and by 12% in the vertical direction compared to the baseline system.
机译:我们提供了可与常规网络摄像头配合使用的眼动追踪系统。我们的工作基于开源CVC Eye Tracker,我们提出了许多改进措施和一种新颖的注视估计方法。新方法使用从虹膜分割中提取的特征,并且不属于基于外观/基于模型的方法的传统分类。我们的实验表明,与基线系统相比,我们的方法将注视估计误差在水平方向上降低了34%,在垂直方向上降低了12%。

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