本研究探讨了自然场景下三维凝视注释的挑战，提出了一种基于LAEO标签的弱监督凝视估计算法，显著提高了半监督凝视估计的准确性和跨域泛化能力。通过半监督对比学习框架，提出新的对比损失范式，实现了基于注视方向的估计，表现优于其他技术。此外，研究还提出了低维注视表示学习方法和自适应清洗人类凝视数据集的模型，进一步提升了性能和泛化能力。