理解野外使用智能手机前置摄像头时的脸部和眼睛可见性
作者
眼动追踪与注视交互人体姿态与行为识别软件工程师与开发者AI/ML 研究员与工程师
商品移动设备现在配备了高分辨率的前置摄像头,允许在生物识别(例如iPhone X中的FaceID)、面部表情分析或注视交互等领域应用。然而,尚不清楚用户多久会以允许捕捉其面部或眼睛的方式握住设备,以及这对检测准确性有何影响。我们收集了25,726张野外照片,这些照片是从智能手机的前置摄像头拍摄的,以及相关的应用程序使用日志。我们发现,大约29%的时间面部是完全可见的,而在大多数情况下面部只是部分可见。此外,我们发现用户当前活动的影响;例如,在观看视频时,我们数据集中75%的时间眼睛是可见的,但整个面部不是。我们发现,最先进的面部检测算法在针对前置摄像头拍摄的照片时表现不佳。我们讨论了这些发现对利用面部和眼睛检测的移动应用程序的影响,并得出实际意义以解决最新技术的局限性。
研究问题 / 现实痛点
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- 75%
iKAN:基于全局增量学习和KAN实现跨异构数据集的人体活动识别
UbiComp '24· 人体姿态与行为识别
- 60%
野外认知负荷估计
CHI '18· 眼动追踪与注视交互 +1
- 60%
MultiTrack:使用商用WiFi进行多用户跟踪和活动识别
CHI '19· 人体姿态与行为识别 +1
- 60%
自动类发现和单次交互用于声学活动识别
CHI '20· 人体姿态与行为识别 +1
- 60%
利用WorldGaze提升移动语音助手功能
CHI '20· 眼动追踪与注视交互 +1
- 60%
面向人类学习动态的建模与影响
HRI '23· 人体姿态与行为识别 +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
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来源
CHI
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年份
2018
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未标记奖项
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作者
5 位作者
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研究子方向
眼动追踪与注视交互、人体姿态与行为识别
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职业/产业
软件工程师与开发者、AI/ML 研究员与工程师
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