#471
summarized by : GOTO Keita
Generalizing Eye Tracking With Bayesian Adversarial Learning

どんな論文か?

画像ベースの視線推定にベイズ推定を用いた敵対的学習を導入する。従来のモデルでは目の見た目や頭部の向きに影響されやすく、学習データに過学習してしまう問題があった。そこで視線だけでなく、目の見た目が学習データからきたものかどうかと頭部の姿勢クラスを推定し、その誤差を最小にするようパラメーターを更新する。
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新規性

Bayesian Adversarial Learningの導入

結果

CNNベースの視線推定モデルに見た目の推定と頭部の姿勢の推定を追加し、MPIIGaze、UT、Columbia、EyeDiapで実験。各推定が誤差を減少させることを確認した。

その他(なぜ通ったか?等)