Fast and Accurate Pupil Estimation Through Semantic Segmentation Fine-Tuning on a Shallow Convolutional Backbone
Description
In the diverse realms of computer vision, psychology, biometrics, medicine, and robotics, the accurate estimation of pupil size and position holds paramount importance for applications like eye tracking, medical diagnostics, and facial recognition. Traditional pupil estimation techniques often grapple with speed and error issues, impeding their applicability in real-world scenarios. To address this challenge, our study introduces an innovative approach that significantly enhances both the speed and accuracy of pupil estimation. This method hinges on the fine-tuning of a pre-trained semantic segmentation model integrated with a shallow convolutional neural network (CNN) backbone. Our methodology employs a dual-phase process: initially leveraging a robust pre-trained semantic segmentation model, subsequently refined through targeted fine-tuning using a diverse collection of eye images. This process intricately learns pupil characteristics, substantially elevating detection precision. The incorporation of a shallow CNN backbone streamlines the model, ensuring rapid processing suitable for real-time applications. The novelty of our approach lies in its adept handling of varying lighting and camera conditions, establishing new benchmarks in both speed and accuracy, as evidenced by our experimental findings. This advancement marks a significant leap in pupil estimation technology, offering a practical, efficient solution with far-reaching implications in several key technological domains. Doi: 10.28991/HIJ-2024-05-02-016 Full Text: PDF
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
في المجالات المتنوعة لرؤية الكمبيوتر وعلم النفس والقياسات الحيوية والطب والروبوتات، فإن التقدير الدقيق لحجم التلميذ وموضعه له أهمية قصوى لتطبيقات مثل تتبع العين والتشخيص الطبي والتعرف على الوجه. غالبًا ما تتصارع تقنيات تقدير التلاميذ التقليدية مع مشكلات السرعة والخطأ، مما يعيق قابليتها للتطبيق في سيناريوهات العالم الحقيقي. ولمواجهة هذا التحدي، تقدم دراستنا نهجًا مبتكرًا يعزز بشكل كبير كل من سرعة ودقة تقدير التلميذ. تعتمد هذه الطريقة على الضبط الدقيق لنموذج التجزئة الدلالي المدرب مسبقًا والمتكامل مع العمود الفقري للشبكة العصبية الالتفافية الضحلة (CNN). تستخدم منهجيتنا عملية ثنائية الطور: الاستفادة في البداية من نموذج تجزئة دلالي قوي مدرب مسبقًا، تم تحسينه لاحقًا من خلال الضبط الدقيق المستهدف باستخدام مجموعة متنوعة من صور العين. تتعلم هذه العملية بشكل معقد خصائص التلميذ، مما يرفع بشكل كبير من دقة الكشف. يعمل دمج العمود الفقري لشبكة CNN الضحلة على تبسيط النموذج، مما يضمن المعالجة السريعة المناسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي. تكمن حداثة نهجنا في تعامله الماهر مع ظروف الإضاءة والكاميرا المختلفة، مما يضع معايير جديدة في كل من السرعة والدقة، كما يتضح من النتائج التجريبية التي توصلنا إليها. يمثل هذا التقدم قفزة كبيرة في تكنولوجيا تقدير التلاميذ، حيث يقدم حلاً عمليًا وفعالًا مع آثار بعيدة المدى في العديد من المجالات التكنولوجية الرئيسية. DOI: 10.28991/HIJ-2024-05-02-016 النص الكامل: PDFTranslated Description (French)
Dans les divers domaines de la vision par ordinateur, de la psychologie, de la biométrie, de la médecine et de la robotique, l'estimation précise de la taille et de la position des pupilles revêt une importance capitale pour des applications telles que le suivi oculaire, le diagnostic médical et la reconnaissance faciale. Les techniques traditionnelles d'estimation des élèves sont souvent confrontées à des problèmes de vitesse et d'erreur, ce qui empêche leur applicabilité dans des scénarios réels. Pour relever ce défi, notre étude introduit une approche innovante qui améliore considérablement la vitesse et la précision de l'estimation de la pupille. Cette méthode repose sur le réglage fin d'un modèle de segmentation sémantique pré-entraîné intégré à une dorsale de réseau neuronal convolutif peu profond (CNN). Notre méthodologie utilise un processus en deux phases : en s'appuyant d'abord sur un modèle de segmentation sémantique pré-entraîné robuste, puis affiné par un réglage fin ciblé à l'aide d'une collection diversifiée d'images oculaires. Ce processus apprend de manière complexe les caractéristiques de la pupille, augmentant considérablement la précision de la détection. L'incorporation d'une colonne vertébrale CNN peu profonde rationalise le modèle, assurant un traitement rapide adapté aux applications en temps réel. La nouveauté de notre approche réside dans sa gestion habile des différentes conditions d'éclairage et de caméra, établissant de nouveaux repères à la fois en vitesse et en précision, comme en témoignent nos résultats expérimentaux. Cette avancée marque un bond important dans la technologie d'estimation des élèves, offrant une solution pratique et efficace avec des implications de grande envergure dans plusieurs domaines technologiques clés. Doi : 10.28991/HIJ-2024-05-02-016 Texte intégral : PDFTranslated Description (Spanish)
En los diversos ámbitos de la visión artificial, la psicología, la biométrica, la medicina y la robótica, la estimación precisa del tamaño y la posición de la pupila tiene una importancia primordial para aplicaciones como el seguimiento ocular, el diagnóstico médico y el reconocimiento facial. Las técnicas tradicionales de estimación de alumnos a menudo lidian con problemas de velocidad y error, lo que impide su aplicabilidad en escenarios del mundo real. Para abordar este desafío, nuestro estudio presenta un enfoque innovador que mejora significativamente tanto la velocidad como la precisión de la estimación de los alumnos. Este método depende del ajuste fino de un modelo de segmentación semántica preentrenado integrado con una columna vertebral de red neuronal convolucional (CNN) poco profunda. Nuestra metodología emplea un proceso de doble fase: inicialmente aprovecha un sólido modelo de segmentación semántica pre-entrenado, posteriormente refinado a través de un ajuste fino específico utilizando una colección diversa de imágenes oculares. Este proceso aprende intrincadamente las características de la pupila, elevando sustancialmente la precisión de detección. La incorporación de una red troncal CNN poco profunda agiliza el modelo, garantizando un procesamiento rápido adecuado para aplicaciones en tiempo real. La novedad de nuestro enfoque radica en su hábil manejo de las diferentes condiciones de iluminación y cámara, estableciendo nuevos puntos de referencia tanto en velocidad como en precisión, como lo demuestran nuestros hallazgos experimentales. Este avance marca un salto significativo en la tecnología de estimación de alumnos, ofreciendo una solución práctica y eficiente con implicaciones de largo alcance en varios dominios tecnológicos clave. Doi: 10.28991/HIJ-2024-05-02-016 Texto completo: PDFFiles
pdf.pdf
Files
(1.4 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:f3309298cbf24bd904e2963a67bd49c8
|
1.4 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقدير التلميذ السريع والدقيق من خلال التقسيم الدلالي الضبط الدقيق على العمود الفقري الالتفافي الضحل
- Translated title (French)
- Estimation rapide et précise de la pupille par réglage fin de la segmentation sémantique sur un squelette convolutif peu profond
- Translated title (Spanish)
- Estimación rápida y precisa de la pupila a través del ajuste fino de la segmentación semántica en una columna vertebral convolucional poco profunda
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4399932659
- DOI
- 10.28991/hij-2024-05-02-016