Leveraging Multi-Modal Saliency and Fusion for Gaze Target Detection

📄 arXiv: 2504.19271v1 📥 PDF

作者: Athul M. Mathew, Arshad Ali Khan, Thariq Khalid, Faroq AL-Tam, Riad Souissi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-27

备注: accepted at NeurIPS 2023 Gaze Meets ML Workshop

💡 一句话要点

提出一种融合多模态显著性和单目深度信息的注视目标检测方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 注视目标检测 多模态融合 显著性检测 单目深度估计 人机交互

📋 核心要点

  1. 注视目标检测需要理解人与环境的复杂关系，现有方法难以有效融合多模态信息。
  2. 该方法利用单目深度估计构建3D场景表示，并融合深度增强的显著性、人脸等模态信息。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的注视目标检测(GTD)方法，旨在预测图像中人物的注视位置。这是一项具有挑战性的任务，需要理解人头部、身体、眼睛与周围环境之间的关系。该方法融合了从图像中提取的多种信息。首先，使用单目深度估计将2D图像投影到3D表示。然后，提取深度增强的显著性模块图，突出显示图像中对于被试而言最显著的区域。此外，还提取人脸和深度模态，最后融合所有提取的模态以识别注视目标。在VideoAttentionTarget、GazeFollow和GOO-Real三个公开数据集上进行了定量评估，包括消融分析，结果表明该方法优于其他最先进的方法。这表明该方法是一种有前景的GTD新方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决注视目标检测（Gaze Target Detection, GTD）问题，即预测图像中人物的注视位置。现有方法在理解人与环境的复杂关系，以及有效融合多模态信息方面存在不足，导致检测精度受限。特别是如何利用场景深度信息来提升注视目标检测的性能是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用单目深度估计将2D图像转换为3D表示，从而更好地理解场景的几何结构。然后，通过融合深度增强的显著性、人脸等多种模态信息，更准确地定位注视目标。这种多模态融合的方法旨在克服单一模态信息的局限性，提高检测的鲁棒性和准确性。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 单目深度估计：使用现有技术从2D图像中估计深度信息，生成3D场景表示。2) 显著性模块提取：提取深度增强的显著性模块图，突出显示图像中对于被试而言最吸引注意力的区域。3) 人脸和深度模态提取：提取人脸区域的特征以及深度信息。4) 多模态融合：将提取的显著性、人脸和深度模态信息进行融合，利用融合后的特征进行注视目标预测。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于深度增强的显著性模块的引入和多模态信息的融合策略。通过将深度信息融入显著性分析中，可以更有效地定位场景中与注视行为相关的区域。同时，多模态融合能够综合利用不同类型的信息，提高检测的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法更有效地利用了场景的几何信息和多模态线索。

关键设计：论文中关于关键参数设置、损失函数和网络结构的具体技术细节未知。但可以推断，深度估计模型的选择、显著性检测算法的设计、以及多模态融合的具体方式（例如，使用注意力机制或简单的特征拼接）是影响最终性能的关键因素。损失函数的设计可能包括用于回归注视目标位置的损失函数，以及可能用于约束深度估计或显著性检测的辅助损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在VideoAttentionTarget、GazeFollow和GOO-Real三个公开数据集上进行了评估，并取得了优于现有技术的结果。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出该方法优于其他state-of-the-art方法，表明其在注视目标检测任务中具有显著的优势。消融分析也验证了各个模块的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、智能监控、辅助驾驶、虚拟现实等领域。例如，在人机交互中，可以根据用户的注视目标来理解用户的意图，从而提供更自然、更智能的交互体验。在辅助驾驶中，可以利用注视目标检测来判断驾驶员的注意力是否集中，从而提高驾驶安全性。在智能监控中，可以分析被监控对象的注视行为，从而实现更智能的异常行为检测。

📄 摘要（原文）

Gaze target detection (GTD) is the task of predicting where a person in an image is looking. This is a challenging task, as it requires the ability to understand the relationship between the person's head, body, and eyes, as well as the surrounding environment. In this paper, we propose a novel method for GTD that fuses multiple pieces of information extracted from an image. First, we project the 2D image into a 3D representation using monocular depth estimation. We then extract a depth-infused saliency module map, which highlights the most salient (\textit{attention-grabbing}) regions in image for the subject in consideration. We also extract face and depth modalities from the image, and finally fuse all the extracted modalities to identify the gaze target. We quantitatively evaluated our method, including the ablation analysis on three publicly available datasets, namely VideoAttentionTarget, GazeFollow and GOO-Real, and showed that it outperforms other state-of-the-art methods. This suggests that our method is a promising new approach for GTD.