CNN-Based Pupil Center Detection for Wearable Gaze Estimation System
المؤلفون المشاركون
Chinsatit, Warapon
Saitoh, Takeshi
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a convolutional neural network- (CNN-) based pupil center detection method for a wearable gaze estimation system using infrared eye images.
Potentially, the pupil center position of a user’s eye can be used in various applications, such as human-computer interaction, medical diagnosis, and psychological studies.
However, users tend to blink frequently; thus, estimating gaze direction is difficult.
The proposed method uses two CNN models.
The first CNN model is used to classify the eye state and the second is used to estimate the pupil center position.
The classification model filters images with closed eyes and terminates the gaze estimation process when the input image shows a closed eye.
In addition, this paper presents a process to create an eye image dataset using a wearable camera.
This dataset, which was used to evaluate the proposed method, has approximately 20,000 images and a wide variation of eye states.
We evaluated the proposed method from various perspectives.
The result shows that the proposed method obtained good accuracy and has the potential for application in wearable device-based gaze estimation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chinsatit, Warapon& Saitoh, Takeshi. 2017. CNN-Based Pupil Center Detection for Wearable Gaze Estimation System. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121472
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chinsatit, Warapon& Saitoh, Takeshi. CNN-Based Pupil Center Detection for Wearable Gaze Estimation System. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121472
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chinsatit, Warapon& Saitoh, Takeshi. CNN-Based Pupil Center Detection for Wearable Gaze Estimation System. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121472
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121472
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر