Generación de bases de datos híbridas para gaze estimation

El presente trabajo se enmarca en la síntesis de bases de datos híbridas para la estimación de la mirada (gaze estimation), adaptando un software de redirección de mirada a una base de datos propia. La estimación precisa de la mirada es esencial en aplicaciones como la interacción humano-computadora y el seguimiento ocular en estudios cognitivos. Sin embargo, los modelos de gaze estimation requieren grandes volúmenes de datos variados y de alta calidad para su entrenamiento. En vista de lo complicado de encontrar datos suficientes para esta aplicación, el objetivo principal de este trabajo es integrar y adaptar un software existente de redirección de mirada para trabajar con una base de datos propia. De esta manera, se abre la posibilidad de generar nuevas imágenes con una dirección de mirada distinta a la de la imagen de entrada. Para ello, resulta esencial diseñar un proceso previo de normalización de los datos, que permite homogeneizar las entradas aumentando en gran medida la versatilidad y el potencial de sistemas emergentes.

The present work is framed within the synthesis of hybrid databases for gaze estimation, adapting gaze redirection software to a proprietary database. Precise gaze estimation is essential in applications such as human-computer interaction and eye tracking in cognitive studies. However, gaze estimation models require large volumes of varied and high-quality data for their training. Given the difficulty of finding sufficient data for this application, the main objective of this work is to integrate and adapt existing gaze redirection software to work with a proprietary database. In this way, it becomes possible to generate new images with a gaze direction different from that of the input image. For this purpose, it is essential to design a prior data normalization process, which allows homogenizing the inputs, greatly increasing the versatility and potential of emerging systems.