이중 눈 비대칭 탐색을 통한 에이전트 가이드 gaze 추정 네트워크

시선 추정은 인간의 시각적 주의를 이해하는 데 중요한 과제이다. 최근 알고리즘의 발전으로 성능이 향상되었음에도 불구하고, 머리 자세의 변화와 비균일한 조명으로 인한 양안의 외형 비대칭성 때문에 여전히 도전적인 과제로 남아 있다. 본 논문에서는 양안 특징을 보다 효과적이고 효율적으로 활용하기 위해 새로운 아키텍처인 에이전트 유도형 시선 추정 네트워크(Agent-guided Gaze Estimation Network, AGE-Net)를 제안한다. 외형 비대칭성과 그로 인한 특징 공간의 비대칭성을 탐색함으로써, 주(branch) 경로와 두 개의 에이전트 회귀 작업을 설계하였다. 주 경로는 저수준 의미론적 특징에서 양안의 관련 특징을 추출한다. 한편, 에이전트 회귀 작업은 고수준 의미론적 특징에서 좌우 안의 비대칭적 특징을 추출하여, 주 경로가 더 풍부한 눈 특징 공간을 학습하도록 유도한다. 실험 결과, 본 방법은 MPIIGaze 및 EyeDiap 데이터셋에서 모두 최신 기술 수준의 시선 추정 성능을 달성하였다.