BEOID

The wearable gaze tracker hardware (ASL Mobile Eye XG) was used to collect Egocentric video with synchronised gaze for multiple operators around a common environment. After calibration, the scene images are synchronised with, if available, 2D gaze points. Six locations were chosen: kitchen (K), workspace (W), laser printer (P), corridor with a locked door (D), cardiac gym (G) and weight-lifting machine (M) (Fig. 3). For the first four locations (K, W, P, D), sequences from five different operators were recorded, and from three operators for the last two locations (G, M). The sequences, 3D maps, and 3D object ground-truth are available.本研究采用可穿戴式眼动追踪硬件（ASL Mobile Eye XG），针对多名操作者在同一公共环境中的场景，采集带有同步眼动信息的自我中心视角（Egocentric）视频。完成校准流程后，若可获取对应数据，则将场景图像与二维（2D）注视点进行同步。本次数据集共选取6处场景位置：厨房（K）、工作区（W）、激光打印机（P）、带有锁闭房门的走廊（D）、心脏康复健身房（G）以及举重训练机（M）（见图3）。针对前四处场景（K、W、P、D），共采集了5名不同操作者的序列数据；后两处场景（G、M）则采集了3名操作者的序列数据。该数据集公开提供序列数据、三维（3D）地图以及三维物体真值标注。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BEOID是一个自我中心视角的物体交互数据集，使用可穿戴眼动仪采集了6个不同场景下的同步视频和眼动数据，包含3D地图和物体标注信息。数据集由布里斯托大学于2014年发布，总大小4.6 GiB，采用非商业政府许可证。