Robust Iris Centre Localisation for Assistive Eye-Gaze Tracking

要約

この研究作業では、視線追跡プラットフォームの中核コンポーネントとして、制約のない条件下での堅牢な虹彩中心の位置特定の問題に取り組みます。
以前はベイズの分類に基づいていた虹彩中心の位置特定を改善するために、セグメンテーション ベースおよび回帰ベースのアプローチに対する U-Net バリアントの適用を調査します。
達成された結果は最先端のものと同等かそれ以上であり、視線追跡プラットフォームのリアルタイム パフォーマンスを犠牲にすることなく、ベイズの分類器によって達成された結果を大幅に改善しています。

要約(オリジナル)

In this research work, we address the problem of robust iris centre localisation in unconstrained conditions as a core component of our eye-gaze tracking platform. We investigate the application of U-Net variants for segmentation-based and regression-based approaches to improve our iris centre localisation, which was previously based on Bayes’ classification. The achieved results are comparable to or better than the state-of-the-art, offering a drastic improvement over those achieved by the Bayes’ classifier, and without sacrificing the real-time performance of our eye-gaze tracking platform.

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