Gaze Tracking Acceleration using CUDA Technology

I. M. Gostev; Sibirtseva E. A.

?

Gaze Tracking Acceleration using CUDA Technology

RUDN Journal of Mathematics, Information Sciences and Physics. 2014. No. 4. P. 68–84.

Гостев И. М., Sibirtseva E. A.

В нынешнее время бюджетные системы слежения за взглядом пользуются большим спросом в связи с широким сектором их применения, как в промышленности, так и в персональном использовании. Как правило, для наблюдения за взглядом человека необ- ходимы дополнительные устройства (например, носимые на голове камеры), однако в данном исследовании отслеживание взгляда происходит в реальном времени и основано на входном видеопотоке с инфракрасной камеры. Для выяснения актуальности данной разработки был проведен сравнительный анализ существующих аналогов и выделены основные характеристики систем слежения за взглядом. Данными характеристиками являются цена, точность слежения, угловая ошибка, гибкость системы и удобство ис- пользования.

Была разработана методика, которая позволяет производить расчет вектора направ- ления взгляда, исходя из взаимного расположения центра зрачка и блика на рогови- це глаза от инфракрасного диода. Центры зрачков и бликов вычисляются, используя векторное поле градиентов исходного изображения и дополнительную матрицу весов. Технология CUDA применяется для ускорения работы данного алгоритма.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: pattern recognition параллельные вычисления CUDA обработка изображений parallel computing CUDA ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ gaze-tracking human-computer interaction GPU GPU

On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands

Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.

Добавлено: 21 августа 2026 г.

MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning

Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Scaling Up Molecular Hydrodynamics of Non-Laminar Flows with GPU-Aware MPI

Khnkoian G., Галигеров В. С., Grishichkin Y. и др., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)Vol. 2891.: Springer, 2026. P. 532–545.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Performance Analysis of Computational Devices in Quantum Chemistry Tasks

Недомолкин И. Э., Коников М. П., Федоров И. Д. и др., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)Vol. 2891.: Springer, 2026. P. 513–531.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Hemodynamic Response Asymmetry During Motor Imagery in Stroke Patients: A Novel NIRS-BCI Assessment Approach

Isaev M., Pavel Bobrov, Olesya Mokienko и др., Sensors 2025 Vol. 25 No. 16 Article 5040

Добавлено: 6 марта 2026 г.

Hardware-Software Complex for Network-on-Chip Prototyping Using Multiple FPGAs

Mikhail Y. Romashikhin, Aleksandr Y. Romanov, IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 7921–7931

Добавлено: 22 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

АЛГОРИТМЫ И ГРАФЫ В ТЕОРИИ ПРЯМЫХ РАЗЛОЖЕНИЙ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ СТРУКТУР, ПРИЛОЖЕНИЯ К РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЮ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Благовещенская Е. А., Павлова Н. Г., Гарбарук В. В. и др., Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям 2018 Т. 1 С. 684–686

Абелевы группы без кручения, являясь одной из основных алгебраических структур, допускают алгоритмический подход к изучению их различных прямых разложений. Используемые графы имеют линейно-параллельную форму и применимы к задачам распараллеливания ...

Добавлено: 13 января 2026 г.

GEMM Algorithm for Multi-GPU Platforms with Regular Uneven Data Transfer Links

Чой Е. Р., Malkovsky S., Стегайлов В. В., , in: 11th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2025, Moscow, Russia, September 29–30, 2025, Revised Selected Papers.: Springer, 2026. Ch. 3 P. 32–47.

Добавлено: 3 января 2026 г.

Предупрежден — значит вооружен? Антивакцинный контент и восприятие пользователями пометок-предупреждений

Петров И. Д., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2025 № 6 С. 110–131

Распространение недостоверной информации в интернете требует от социальных сетей разработки эффективных инструментов противодействия. В данной работе оценивается восприятие пользователями различных форматов интерфейсных предупреждений о недостоверном контенте на примере антивакцинных публикаций. В качестве кейса выбрана социальная сеть «ВКонтакте» — одна из самых популярных платформ в Рунете, уже имевшая опыт внедрения подобных предупреждений. Эмпирически сравниваются четыре формата ...

Добавлено: 30 декабря 2025 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Алгоритм матричного произведения на графических ускорителях для платформ с неравномерными каналами передачи данных

Чой Е. Р., Мальковский С. И., Стегайлов В. В., В кн.: "Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.: Хабаровск: Хабаровский Федеральный исследовательский центр, 2025. Гл. 81 С. 317–320.

Работа посвящена разработке и экспериментальному исследованию параллельных алгоритмов матричного умножения и матричной экспоненты с асинхронным обменом данными, использующих принцип наложения вычислений и коммуникаций для максимизации производительности, для систем с несколькими графическими ускорителями и неоднородной топологией. Также представлены теоретические модели оптимизации размера блоков для повышения эффективности расчетов. Алгоритм матричной экспоненты реализован с поддержкой комплексных матриц через ...

Добавлено: 15 октября 2025 г.

Новые интерфейсы и новые медиаторы

Максименкова О. В., Сегал А. П., Вопросы философии 2025 № 10 С. 67–76

Исследование посвящено проблеме взаимодействия человека и искус ственного интеллекта (ИИ). Авторы рассматривают это взаимодействие как опосредованное интерфейсами, которые одновременно и упрощают его, и скрывают реальные механизмы кодирования и декодирования сооб щений (по К. Шеннону). В такой ситуации характеристики субъекта (акто ра) коммуникации размываются, и в качестве такового предстает не сам актор, но его инструмент, а ...

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Обработка растровых данных на GPU в геоинформационных системах

Сулейманов К., Родригес Залепинос Р. А., В кн.: Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference.: M.: Max press, 2025. С. 244–246.

Добавлено: 12 сентября 2025 г.

Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference

M.: Max press, 2025.

Добавлено: 12 сентября 2025 г.

The Role of Audio Information Reconstruction Based on Brain Activity Analysis in Enhancing the Quality of Human–Machine Interaction

Asker A. Nagoev, Rusak A., Truskova A., , in: Big Data and Artificial Intelligence for Decision-Making in the Smart EconomyVol. 168.: Switzerland: Springer, 2025. Ch. 41 P. 389–396.

Добавлено: 27 августа 2025 г.