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A Feature-Based Gaze Estimation Algorithm for Natural Light Scenarios

机译:一种用于自然光场景的特征凝视估计算法

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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 [7] 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:我们提出了一种与常规网络摄像头一起使用的眼跟踪系统。我们将我们的工作基于开源CVC眼跟踪器[7],我们提出了许多改进和新的凝视估计方法。新方法使用从IRIS分段中提取的功能,它不会陷入基于外观/模型的方法的传统分类。我们的实验表明,与基线系统相比,我们的方法在水平方向上将凝视估计误差减少了34%,垂直方向上的12%。

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