【摘 要】
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针对目前眼动跟踪方法难以适用于智能手机、平板电脑等便携式设备的问题,提出一种基于大规模数据集的眼动跟踪方法。首先,通过众包法构建大规模数据集;然后,使用该数据集训练一个深度神经网络,用于端对端的预测。最后,训练一个更小更快的网络进行优化,使所提方法在移动设备上的运行具有一定的实时性。实验结果表明,与其他类似方法相比,所提方法具有更好的跟踪鲁棒性以及数据泛化能力。在移动设备中的运行速度可达10～15
【基金项目】
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四川省重点实验室开放基金重点项目(scsxdz2019zd01)。
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针对目前眼动跟踪方法难以适用于智能手机、平板电脑等便携式设备的问题,提出一种基于大规模数据集的眼动跟踪方法。首先,通过众包法构建大规模数据集;然后,使用该数据集训练一个深度神经网络,用于端对端的预测。最后,训练一个更小更快的网络进行优化,使所提方法在移动设备上的运行具有一定的实时性。实验结果表明,与其他类似方法相比,所提方法具有更好的跟踪鲁棒性以及数据泛化能力。在移动设备中的运行速度可达10～15帧/s。在未校正的情况下,该方法在手机和平板电脑中的预测误差分别是1.71 cm和2.53 cm。校正后
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