가상/증강 현실 응용 분야에서 눈 추적이 중요해짐에 따라, 본 논문은 공간 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위한 정밀한 벤치마크 데이터 세트 GazeTrack을 설계하고 구축했다. 다양한 인종, 연령 및 시력 상태를 포함하며, 동공 위치 파악 및 시선 추적을 위해 사용된다. 본 논문은 또한 동공 타원 맞춤을 제약하기 위한 새로운 모양 오류 정규화 방법, 의미 분할 및 동공 위치 예측 정확도를 향상시키기 위한 오픈 소스 데이터 세트 훈련, GazeTrack 데이터 세트에서 시선 벡터를 정확하게 예측하기 위한 새로운 좌표 변환 방법, 그리고 다른 방법보다 낮은 계산 복잡도로 시선 각도 오차를 줄이는 시선 벡터 생성 모델을 제안한다.
