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천지혁 (서울과학기술대학교) 이재원 (서울과학기술대학교) 박기웅 (서울과학기술대학교) 남재원 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,148 - 1,152 (5page)

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Although many methods for pupil Gaze estimation have been studied, they often assume restricted posture or require special equipment, and variations in object size due to changes in distance still act as factors that degrade accuracy. In order to mitigate the limitations, we propose a gaze tracking system that sequentially utilizes object detection and semantic segmentation models, along with our proposed gaze tracking algorithm, to ensure stable operation regardless of distance. The performance of the Iris region estimation model for gaze estimation was measured, achieving an mIoU of 0.8253 and an average F1-score of 0.9024.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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