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【Gaze】A Survey on Using Gaze Behaviour for Natural Language Processing
A Survey on Using Gaze Behaviour for Natural Language Processing 1. Abstract 摘要中主要介绍本文的工作，整篇主要讨论了在NLP领域gaze behavior用来处理的不同task。gaze behavior属于认知领域，它的收集是一个很费时费钱的工作。因此本文专注于研究模型在运行时的注视行为Gaze vector之MPII Gaze
这篇文章主要介绍MPIIGaze: Real-World Dataset and Deep Appearance-Based Gaze Estimation这篇论文实现3d gaze vector的细节。 主要贡献 我觉得这篇论文最大贡献就是公开了Gaze数据集， 这个数据集包含213,659 张图片， 这些图片是从15个笔记本摄像头上采集下来的， 整个采集周期Gaze Estimation学习笔记(2)-It's Written All Over Your Face Full-Face Appearance-Based Gaze Estimati
目录 前言 将完整脸部图像作为输入的空间权重CNN方法 将full-face image作为输入的原因 加入空间权重的CNN方法 基础CNN结构 空间权重机制 实验及分析 头部姿态、面部表现视线方向的关系 不同脸部区域的重要性分析 光照 视线方向 头部姿态 结论 前言 本篇博客是笔者在读Gaze Estimation学习笔记(1)-Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild
目录 前言 简介 论文概述 论文主要内容 MPIIGaze数据集 引入CNN的新Gaze Estimation方法 人脸对齐与3D头部姿态判断 归一化 使用CNN进行视线检测 论文作者进行的实验及结果 跨数据集测试 数据集内测试 算法的效果验证 笔者的遗留问题 前言 简介 在使用神经网络解决Gaze