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Near-Eye Gaze Tracking Based on Pulse Neural Network GazeSCRNN
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内容提要
本研究提出了一种新型脉冲卷积递归神经网络GazeSCRNN，克服了传统注视追踪系统的局限性，利用动态视觉传感器实现高效的近眼注视追踪，显著提升了预测准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型脉冲卷积递归神经网络GazeSCRNN。
- GazeSCRNN克服了传统注视追踪系统在捕捉动态运动方面的局限性。
- 该研究利用动态视觉传感器（DVS）相机实现高效的近眼注视追踪。
- 研究结果显示，该模型在EV-Eye数据集上的预测准确性显著提高。
- 最优模型的平均角误差为6.034度，表明脉冲神经网络在事件驱动的注视追踪中是可行的。
- 该研究为未来的改进提供了新的思路。
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