Real-time gaze estimation via pupil center tracking

Automatic gaze estimation not based on commercial and expensive eye tracking hardware solutions can enable several applications in the fields of human computer interaction (HCI) and human behavior analysis. It is therefore not surprising that several related techniques and methods have been investigated in recent years. However, very few camera-based systems proposed in the literature are both real-time and robust. In this work, we propose a real-time user-calibration-free gaze estimation system that does not need person-dependent calibration, can deal with illumination changes and head pose variations, and can work with a wide range of distances from the camera. Our solution is based on a 3-D appearance-based method that processes the images from a built-in laptop camera. Real-time performance is obtained by combining head pose information with geometrical eye features to train a machine learning algorithm. Our method has been validated on a data set of images of users in natural environments, and shows promising results. The possibility of a real-time implementation, combined with the good quality of gaze tracking, make this system suitable for various HCI applications

Método de estimación de head pose para la obtención del punto de atención en base a una cámara web estandar

En toda interfaz de Interacción Humano-Computadora (IHC), se requiere un mecanismo específico que permita conocer el lugar donde el usuario tiene centrada su atención. Ciertos enfoques de la IHC se apoyan en la Vision Computacional para obtener esta información a partir del análisis del rostro. En los últimos años, han surgido muchos trabajos relacionados, en los cuales se propone estimar el punto de atención en una escena a partir de la orientación del rostro (o head pose). En los mismos, se emplea mayoritariamente hardware de captura especifico (como cámaras infrarrojas, cámaras en stereo o camaras 3D), que suele ser muy costoso e inacccesible. Por otro lado, existen diferentes bibliotecas de análisis facial que, tal como se encuentran actualmente, no pueden ser utilizadas para la tarea perseguida. En este trabajo se presenta una versión inicial de un método de estimación de la head pose para IHC, basado en reconstrucción 3D y seguimiento de características faciales. Uno de los aportes presentados en este paper es la definición de un pipeline de procesamiento unificado que pueda funcionar en tiempo real. Adicionalmente, se incluye el estudio de factibilidad del uso cómalas web estándar, incluirías en las notebooks actuales. Para validar el esquema propuesto, se comparó la precisión de la estimación en dos implementaciones basadas en diferentes bibliotecas de análisis facial. Se realizo un estudio preliminar con 3 usuarios en diferentes escenarios.XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Método de estimación de head pose para la obtención del punto de atención en base a una cámara web estandar

En toda interfaz de Interacción Humano-Computadora (IHC), se requiere un mecanismo específico que permita conocer el lugar donde el usuario tiene centrada su atención. Ciertos enfoques de la IHC se apoyan en la Vision Computacional para obtener esta información a partir del análisis del rostro. En los últimos años, han surgido muchos trabajos relacionados, en los cuales se propone estimar el punto de atención en una escena a partir de la orientación del rostro (o head pose). En los mismos, se emplea mayoritariamente hardware de captura especifico (como cámaras infrarrojas, cámaras en stereo o camaras 3D), que suele ser muy costoso e inacccesible. Por otro lado, existen diferentes bibliotecas de análisis facial que, tal como se encuentran actualmente, no pueden ser utilizadas para la tarea perseguida. En este trabajo se presenta una versión inicial de un método de estimación de la head pose para IHC, basado en reconstrucción 3D y seguimiento de características faciales. Uno de los aportes presentados en este paper es la definición de un pipeline de procesamiento unificado que pueda funcionar en tiempo real. Adicionalmente, se incluye el estudio de factibilidad del uso cómalas web estándar, incluirías en las notebooks actuales. Para validar el esquema propuesto, se comparó la precisión de la estimación en dos implementaciones basadas en diferentes bibliotecas de análisis facial. Se realizo un estudio preliminar con 3 usuarios en diferentes escenarios.XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Método de estimación de head pose para la obtención del punto de atención en base a una cámara web estandar

En toda interfaz de Interacción Humano-Computadora (IHC), se requiere un mecanismo específico que permita conocer el lugar donde el usuario tiene centrada su atención. Ciertos enfoques de la IHC se apoyan en la Vision Computacional para obtener esta información a partir del análisis del rostro. En los últimos años, han surgido muchos trabajos relacionados, en los cuales se propone estimar el punto de atención en una escena a partir de la orientación del rostro (o head pose). En los mismos, se emplea mayoritariamente hardware de captura especifico (como cámaras infrarrojas, cámaras en stereo o camaras 3D), que suele ser muy costoso e inacccesible. Por otro lado, existen diferentes bibliotecas de análisis facial que, tal como se encuentran actualmente, no pueden ser utilizadas para la tarea perseguida. En este trabajo se presenta una versión inicial de un método de estimación de la head pose para IHC, basado en reconstrucción 3D y seguimiento de características faciales. Uno de los aportes presentados en este paper es la definición de un pipeline de procesamiento unificado que pueda funcionar en tiempo real. Adicionalmente, se incluye el estudio de factibilidad del uso cómalas web estándar, incluirías en las notebooks actuales. Para validar el esquema propuesto, se comparó la precisión de la estimación en dos implementaciones basadas en diferentes bibliotecas de análisis facial. Se realizo un estudio preliminar con 3 usuarios en diferentes escenarios.XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Real-time gaze estimation via pupil center tracking

Automatic gaze estimation not based on commercial and expensive eye tracking hardware solutions can enable several applications in the fields of human computer interaction (HCI) and human behavior analysis. It is therefore not surprising that several related techniques and methods have been investigated in recent years. However, very few camera-based systems proposed in the literature are both real-time and robust. In this work, we propose a real-time user-calibration-free gaze estimation system that does not need person-dependent calibration, can deal with illumination changes and head pose variations, and can work with a wide range of distances from the camera. Our solution is based on a 3-D appearance-based method that processes the images from a built-in laptop camera. Real-time performance is obtained by combining head pose information with geometrical eye features to train a machine learning algorithm. Our method has been validated on a data set of images of users in natural environments, and shows promising results. The possibility of a real-time implementation, combined with the good quality of gaze tracking, make this system suitable for various HCI applications

Real-time gaze estimation via pupil center tracking

Abstract Automatic gaze estimation not based on commercial and expensive eye tracking hardware solutions can enable several applications in the fields of human computer interaction (HCI) and human behavior analysis. It is therefore not surprising that several related techniques and methods have been investigated in recent years. However, very few camera-based systems proposed in the literature are both real-time and robust. In this work, we propose a real-time user-calibration-free gaze estimation system that does not need person-dependent calibration, can deal with illumination changes and head pose variations, and can work with a wide range of distances from the camera. Our solution is based on a 3-D appearance-based method that processes the images from a built-in laptop camera. Real-time performance is obtained by combining head pose information with geometrical eye features to train a machine learning algorithm. Our method has been validated on a data set of images of users in natural environments, and shows promising results. The possibility of a real-time implementation, combined with the good quality of gaze tracking, make this system suitable for various HCI applications