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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 193 - 197 (5page)
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Gaze estimation plays a critical role in various applications, including virtual reality, human-computer interaction, and advanced driver monitoring systems. This paper introduces a Gaze Estimation Model that employs a dual-stream architecture, integrating RGB and depth data to achieve precise 3D gaze prediction. The model leverages EfficientNet-B3 as the backbone on both streams and incorporates Long Short-Term Memory (LSTM) layers to capture temporal dependencies, effectively enhancing performance in dynamic environments. Through comprehensive evaluation of the EyeDiap dataset, the proposed model achieves a Mean Angular Error (MAE) of 5.96°, outperforming existing state-of-the-art methods and setting a new benchmark for 3D gaze estimation accuracy. The integration of depth data with RGB imagery enriches the feature set, significantly contributing to the model’s accuracy. Despite challenges such as increased computational demands and noise in-depth data, the model demonstrates robust, real-time performance, making it suitable for deployment in real-world applications. Future work will aim to optimize computational efficiency and extend the model’s applicability across diverse conditions.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. METHODOLOGY
IV. EXPERIMENTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
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