This thesis empirically studies transfer learning as a calibration framework for Convolutional Neural Network (CNN) based appearance-based gaze estimation models. A dataset of approximately 1,900,000 eyestripe images distributed over 1682 subjects is used to train and evaluate several gaze estimation models. Each model is initially trained on the training data resulting in generic gaze models. The models are subsequently calibrated for each test subject, using the subject's calibration data, by applying transfer learning through network fine-tuning on the final layers of the network. Transfer learning is observed to reduce the Euclidean distance error of the generic models within the range of 12-21%, which is in line with current state-of-the-art. The best performing calibrated model shows a mean error of 29.53mm and a median error of 22.77mm. However, calibrating heatmap output-based gaze estimation models decreases the performance over the generic models. It is concluded that transfer learning is a viable calibration framework for improving the performance of CNN-based appearance based gaze estimation models. / Detta examensarbete är en empirisk studie på överföringsträning som ramverk för kalibrering av neurala faltningsnätverks (CNN)-baserade bildbaserad blickapproximationsmodeller. En datamängd på omkring 1 900 000 ögonrandsbilder fördelat över 1682 personer används för att träna och bedöma flertalet blickapproximationsmodeller. Varje modell tränas inledningsvis på all träningsdata, vilket resulterar i generiska modeller. Modellerna kalibreras därefter för vardera testperson med testpersonens kalibreringsdata via överföringsträning genom anpassning av de sista lagren av nätverket. Med överföringsträning observeras en minskning av felet mätt som eukilidskt avstånd för de generiska modellerna inom 12-21%, vilket motsvarar de bästa nuvarande modellerna. För den bäst presterande kalibrerade modellen uppmäts medelfelet 29,53mm och medianfelet 22,77mm. Dock leder kalibrering av regionella sannolikhetsbaserade blickapproximationsmodeller till en försämring av prestanda jämfört med de generiska modellerna. Slutsatsen är att överföringsträning är en legitim kalibreringsansats för att förbättra prestanda hos CNN-baserade bildbaserad blickapproximationsmodeller.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-210815 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Masko, David |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0024 seconds