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1. Synthetische Datengenerierung für Eyetracking
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2. Synthetische Daten für gaze estimation, Feature-Lokalisierung und Pupillensegmentierung
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3. Sim-to-Real-Transfer, Generalisierung und Domain Adaptation / Domain Randomization
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4. Modellierung interindividueller anatomischer Variation der Periorbitalregion
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5. Forschungslücke und Positionierung der eigenen Arbeit
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Die sind nur zum Überblick. Bitte recherchiere zu diesem Punkt:
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## 1. Synthetische Datengenerierung für Eyetracking
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**Ziel: ca. 4 Seiten**
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Der Kernblock. Vorgestellt werden die bekannten Generatoren und Pipelines: SynthesEyes, UnityEyes, RIT-Eyes, LEyes, und bei Bedarf UnityEyes 2 als neuerer Ausblick. Der Fokus liegt auf der Pipeline-/Generator-Perspektive: Was wird jeweils randomisiert, welche Labels entstehen, wie realistisch bzw. kontrollierbar ist die Synthese, und wo liegen die Grenzen? Dabei die Unterschiede herausarbeiten – photorealistisch vs. vereinfachte Generierung, welche Downstream-Aufgaben adressiert werden. SynthesEyes betont photorealistische, kontrollierbare Variation von Kopfpose, Blickrichtung und Beleuchtung; UnityEyes zielt auf schnelle Synthese großer Mengen variabler Augenregionen; RIT-Eyes ergänzt deformierbare Iris, gaze-koordinierte Lidbewegung und Blinzeln; LEyes geht bewusst weg vom Photorealismus und modelliert nur die für Video-Eye-Tracking nötigen Schlüsselmerkmale. Bei jedem Generator kurz mitdiskutieren, für welche Aufgabe die Daten gedacht waren – aber noch nicht ausführlich in Sim-to-Real oder Segmentierungsmodelle abrutschen, das kommt in Kapitel 2 und 3.
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Das bleibt dein **Kernblock**. Hier geht es um bestehende Generatoren und Pipelines wie **SynthesEyes, UnityEyes, RIT-Eyes, LEyes** und ggf. neuere Weiterentwicklungen. Der Fokus liegt auf der **Erzeugungsseite**: Welche Arten synthetischer Augenbilder werden erzeugt, welche Parameter werden variiert, welche Annotationen entstehen, wie realistisch oder abstrahiert ist die Darstellung, und welche Grenzen haben die jeweiligen Ansätze?
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Wichtig ist, dass du dieses Kapitel konsequent aus der **Pipeline-/Generator-Perspektive** schreibst. Also nicht ausführlich: „Wie gut funktioniert das für Segmentierung?“ oder „Welche Architektur wurde danach verwendet?“, sondern:
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Welche Form von Variation wird überhaupt modelliert? Blickrichtung, Pose, Beleuchtung, Lidbewegung, Irisform, Bildrauschen, Hardwareeffekte, Augenregionsform usw.
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Hier kannst du am Ende schon vorsichtig die Brücke schlagen: Einige Arbeiten variieren durchaus Merkmale der Augenregion, aber die **gezielte Modellierung stabiler interindividueller Augenformmerkmale** ist dort nicht der zentrale Untersuchungsgegenstand.
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**Kurzform des Kapitels:**
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Bestehende Eye-Tracking-Synthesepipelines, ihre Variationsachsen, ihre Annotationen und ihre methodischen Grenzen.
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