650 lines
65 KiB
Markdown
650 lines
65 KiB
Markdown
# Fact-Check: Kapitel 3 -- Stand der Forschung
|
|
|
|
Systematische Satz-fuer-Satz-Pruefung aller zitierten und unzitierten Aussagen.
|
|
|
|
**Legende:**
|
|
- BESTAETIGT = Aussage durch Paper gedeckt
|
|
- TEILWEISE = Kernaussage korrekt, aber Nuancen/Details weichen ab
|
|
- NICHT GEFUNDEN = Aussage im zitierten Paper nicht auffindbar
|
|
- FALSCH = Aussage widerspricht dem Paper
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Sektion 3.1: Synthetische Datengenerierung fuer Eye-Tracking
|
|
|
|
### Zitierte Saetze
|
|
|
|
#### Swirski und Dodgson (2014) -- `swirskiRenderingSyntheticGround2014`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "als Erste physikalisch basiertes Rendering zur Erzeugung synthetischer Augenbilder fuer die Eye-Tracker-Evaluation einsetzten" | TEILWEISE | Paper impliziert Erstmaligkeit durch Positionierung gegenueber Vorarbeiten (Bohme, Morimoto), sagt aber nicht explizit "first" |
|
|
| "Blenders Cycles-Path-Tracer mit einem einzelnen, oeffentlich verfuegbaren Kopfmodell" | BESTAETIGT | "we use Blender [...] GPU implementation of path-tracing"; Modell: "existing public domain head model [Holmberg 2012]" von blendswap.com |
|
|
| "Hornhautbrechung, einstellbare LED-Glints sowie Lid- und Pupillenvariation" | BESTAETIGT | "improved the realism of the cornea, complete with refraction and glints"; LED-Lichter als direktionale Kugeln; "control of the position of the eyes, the eyelids, the radius of the pupil" |
|
|
| "Pupillenkontur-Ellipsen, Glint-Positionen und Blickvektoren" | BESTAETIGT | "ground truth image coordinates for the pupil contour and glints"; "3D gaze vectors, eyeball centre" |
|
|
| "Generierung eines Bildes unter einer Minute" | BESTAETIGT | "no image in this paper took longer to render than one minute" |
|
|
| "nur ein Kopfmodell einer hellhaeutigen maennlichen Person" | BESTAETIGT | "our model is limited to one head shape, with the facial structure of a white male" |
|
|
| "Hornhaut nur als Sphaere modelliert" | BESTAETIGT | "we use a perfectly spherical cornea, while a real cornea is slightly ellipsoidal" |
|
|
| "keine Simulation des Bright-Pupil-Effekts" | BESTAETIGT | "We also do not model the inside of the eye, and therefore cannot synthesise bright-pupil images" |
|
|
|
|
#### Qian et al. (2025) -- `qianWhyWeNeed2025`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
|
|
| "begrenzte Verfuegbarkeit realer Augenaufnahmen unter vollstaendig standardisierten Bedingungen" | BESTAETIGT | Paper dokumentiert Mangel an Standardisierung bei Eyetracking-Daten |
|
|
| "hohe manuelle Annotierungsaufwand fuer pixelgenaue Segmentierungen und Landmarks" | NICHT GEFUNDEN | **Qian et al. behandelt synthetische Augenbewegungssignale (Gaze Traces), NICHT Augenbilder. Annotationsaufwand fuer Bildsegmentierung wird nicht diskutiert.** ❌ |
|
|
| "datenschutzrechtliche Einschraenkungen bei sensiblen Probandengruppen" | BESTAETIGT | "Privacy concerns [...] eye movement traces can reveal sensitive personal biometric and cognitive information, leading to legal restrictions under frameworks like GDPR" |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Qian et al. ist ein Paper ueber synthetische Augenbewegungsdaten, nicht ueber Augenbilder. Der Annotationsaufwand-Claim braucht eine andere oder zusaetzliche Quelle (z.B. Garbin/OpenEDS 2019, Nair/RIT-Eyes 2020).
|
|
|
|
#### Bao et al. / GazeGene (2025) -- `baoGazeGeneLargescaleSynthetic2025a`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Millionen perfekt annotierter Bilder erzeugen" | BESTAETIGT | "over 1 million full-face images" mit "accurate gaze annotations" + "3D annotations of vital eye structures" |
|
|
| "exakte Position des Augapfelzentrums" | BESTAETIGT | "eyeball center, eyeball radius, eyeball mesh, pupil, iris" |
|
|
| "Geometrie der visuellen Achse" | BESTAETIGT | "optical axis, visual axis [...] GazeGene is the first large scale remote gaze dataset providing such labels" |
|
|
|
|
#### SynthesEyes -- `woodRenderingEyesEyeShape2015`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "zehn hochaufloesende 3D-Kopfscans" | BESTAETIGT | 10 Modelle (f1-f5, m1-m5), "10K diffuse color textures, 0.1mm resolution geometry" (Sec. 3.2) |
|
|
| "physikalisch basierten Materialien und HDR-Umgebungsbeleuchtung in Blenders Cycles-Path-Tracer" | BESTAETIGT | Sec. 3.3: "physically-based materials, including subsurface scattering"; Sec. 4.2: "high dynamic range panoramic images"; Sec. 4.4: "Blender's inbuilt Cycles path-tracing engine" |
|
|
| "Randomisierung: Blickrichtung, Kopfpose, Irisfarbe, Skleratoenung, Pupillendilatation, Lidpose, vier HDR-Umgebungen mit Rotation und Intensitaetsskalierung" | BESTAETIGT | Alle Elemente einzeln im Paper belegt |
|
|
| "28 Eye-Region-Landmarks in 2D und 3D" | BESTAETIGT | "28 landmarks, corresponding to the eyelids (12), iris boundary (8), and pupil boundary (8)" (Sec. 4.3) |
|
|
| "Blickvektoren" | BESTAETIGT | Gaze vectors als Labels bestaetigt |
|
|
| "Kopfpose-Matrizen" | TEILWEISE | **Paper beschreibt Kopfpose ueber Kugelkoordinaten (theta, phi) bei der Kamerapositionierung. Der Begriff "Kopfpose-Matrizen" als expliziter Output-Label wird nicht verwendet.**❌ |
|
|
| "Renderzeit von etwa 5,26 Sekunden pro Bild" | BESTAETIGT | "Each 120x80px rendering took 5.26s on average using a commodity GPU (Nvidia GTX660)" (Sec. 4.4) |
|
|
| "fehlende Modellierung von Brillen" | BESTAETIGT | Fig. 10: "failure cases, including [...] glasses" |
|
|
| "fehlende Modellierung von Make-up" | NICHT GEFUNDEN | **Make-up wird im Paper weder als modelliert noch als fehlend erwaehnt** |
|
|
| "fehlende Modellierung von Gesichtsdeformationen" | BESTAETIGT | "our models do not exhibit emotion-related shape deformation" (Sec. 5.1) |
|
|
| "gezielt synthetisierte Daten ein vergleichbares reales Cross-Dataset-Subset signifikant uebertrafen" | BESTAETIGT | "statistically significant performance improvement over the UT dataset of 0.74 degrees (Wilcoxon signed-rank test: p < 0.0001)" (Sec. 5.2) |
|
|
| "Training mit bestimmten Augenmodellen zu deutlich schlechterer Generalisierung [...] Unterschiede in Hautton und Augenform" | BESTAETIGT | "training with certain eye models lead to poor generalization [...] **perhaps** due to differences in skin-tone and eye-shape" (Sec. 5.2). **Hinweis:** Paper sagt "perhaps", Thesis formuliert es als gesicherte Attribution.❌ |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 10 Kopfscans | 10 (f1-f5, m1-m5) | Sec. 3.2, Fig. 3 |
|
|
| 28 Landmarks | 28 (12 + 8 + 8) | Sec. 4.3 |
|
|
| ~5,26 Sekunden/Bild | 5.26s on average | Sec. 4.4 |
|
|
|
|
#### UnityEyes -- `woodLearningAppearancebasedGaze2016a`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "drei zentrale Engpaesse: langsame Rendergeschwindigkeit, begrenzte Identitaetsvariation, aufwendiges manuelles Rigging" | BESTAETIGT | Intro: "limited appearance variation from only ten separate participant models", "manual animation for each participant", "renderer was not real-time" |
|
|
| "Renderzeit von 23 ms pro Bild (davon 3,6 ms reines Rendering, der Rest I/O)" | BESTAETIGT | "400 x 300px images at 23ms/image [...] image rendering itself takes only 3.6ms" |
|
|
| "Faktor 200 schneller als SynthesEyes" | BESTAETIGT | "a 200x speedup" |
|
|
| "Ueber eine Million Bilder in weniger als zwoelf Stunden" | BESTAETIGT | "over a million training images in less than 12 hours" |
|
|
| "PCA-basiertes generatives Morphable Model der Augenregion" | BESTAETIGT | "linear model M_s using principal component analysis (PCA)" (Sec. 4) |
|
|
| "Zwanzig Kopfscans in einheitliche Topologie" | BESTAETIGT | "20 scans (5 female)"; "registered eye regions of varying shape with a single generic eye region topology" |
|
|
| "Lidanimation prozedural realisiert" | BESTAETIGT | "procedural methods for eyelid movement"; "avoiding manual animation" |
|
|
| "vereinfachte Echtzeit-Shader approximierten Refraktion durch die Hornhaut" | BESTAETIGT | "physically correct refractive effects using a fragment shader"; "pre-integrated skin shader" |
|
|
| "Randomisierung: Augenregionsform, Hauttexturen, Iristexturen, Pupillengroesse, Blickrichtung, Kopfpose, 20 HDR-Umgebungen" | BESTAETIGT | Alle Elemente einzeln belegt |
|
|
| "marginal bessere Blickrichtungsschaetzung auf MPIIGaze als SynthesEyes" | BESTAETIGT | 9.95 vs. 10.09 Grad (k-NN); statistisch signifikant (p < 0.001) |
|
|
| "Datensatzgroesse und Formdiversitaet die geringere Renderqualitaet kompensierten" | TEILWEISE | **Ergebnisverbesserung ist belegt. Die kausale Erklaerung (Groesse+Diversitaet kompensiert Qualitaet) ist die Interpretation des Thesis-Autors, nicht ein explizites Statement im Paper.**❌ |
|
|
| "ohne das Morphable-Eye-Region-Modell geringfuegig schlechtere Ergebnisse" | BESTAETIGT | "0.456 vs 0.477 [...] 9.95 vs 10.62 [...] statistically significant (p < 0.001)" |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 23 ms/Bild | 23ms/image | Rendering section |
|
|
| 3,6 ms reines Rendering | 3.6ms | Rendering section |
|
|
| Faktor 200 | 200x speedup | Rendering section |
|
|
| >1 Mio. Bilder in <12h | "over a million [...] less than 12 hours" | Rendering section |
|
|
| 20 Kopfscans | "20 scans (5 female)" | Sec. 4 |
|
|
| 20 HDR-Umgebungen | "20 HDR panoramic photographs" | Sec. 5 |
|
|
|
|
#### UnityEyes Website -- `UnityEyesWebsite`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "Labels: 2D-Landmarks, Blickvektor, Kopfpose, Pupillen-/Irisgroesse" | BESTAETIGT | Tutorial-Seite listet interior_margin_2d, caruncle_2d, iris_2d, look_vec, head_pose, pupil_size, iris_size |
|
|
| "PCA-Parameter nicht als klar interpretierbare, unabhaengig steuerbare Regler fuer einzelne Augenformmerkmale" | TEILWEISE | **Website nennt nur "Shape PCA details" ohne Erlaeuterung. Die Interpretations-Aussage ist analytisch korrekt aber wird besser dem Paper wood3DMorphableEye2016 zugeschrieben.**❌ |
|
|
|
|
> **Hinweis:** Der Citation-Key in Zotero ist `UnityEyes`, nicht `UnityEyesWebsite`. In der Forschungsluecke wird `UnityEyesWebsize` (Tippfehler?) verwendet.
|
|
|
|
#### NVGaze -- `kimNVGazeAnatomicallyInformedDataset2019`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------ | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "erstmals die Abweichung zwischen visueller und pupillaerer Achse" | TEILWEISE | Paper modelliert die ~5-Grad-Disparitaet, behauptet aber nicht explizit "erstmals". Ist eine plausible Interpretation des Related-Work-Vergleichs.❌ |
|
|
| "auf Infrarot kalibrierte Materialien" | BESTAETIGT | "modified the skin and iris textures [...] to match [...] monochromatic (lambda = 950 nm) infrared imaging" |
|
|
| "Pupillenverschiebung bei Konstriktion" | BESTAETIGT | "nasal-superior shift of the pupil under constriction" mit konkreten mm-Werten |
|
|
| "zwei Millionen Near-Eye-Bilder" | BESTAETIGT | "2M images at 1280x960" |
|
|
| "Segmentierungsmasken und Blickkoordinaten" | BESTAETIGT | "segmentation of pupil, iris, and sclera, skin and glints"; "2D gaze vector, 3D eye location" |
|
|
| "etwa 30 Sekunden pro Bild" | BESTAETIGT | "each image took about 30 seconds to ray trace" |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 2 Millionen Bilder | 2M images at 1280x960 | Dataset section |
|
|
| ~30 Sekunden/Bild | "about 30 seconds" | Dataset section |
|
|
|
|
#### RIT-Eyes -- `nairRITEyesRenderingNeareye2020`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "24 Kopfmodelle mit hochaufloesenden Texturen" | BESTAETIGT | "24 head models"; "8K color maps" (Sec. 2) |
|
|
| "asphaerische Hornhaut mit variablen Kruemmungsradien" | TEILWEISE | **Asphaerische Hornhaut ist bestaetigt. Aber es variiert die Aspharizitaet Q (-0.130, -0.250, -0.370), NICHT der Kruemmungsradius R (fest bei 7.8mm). "Variable Kruemmungsradien" ist unpraezise -- korrekt waere "variable Aspharizitaet".**❌ |
|
|
| "als physische Oeffnung in der Iris modellierte Pupille mit realistischer Iristexturdeformation" | BESTAETIGT | "active deformable iris" (Abstract) |
|
|
| "Simulation des Bright-Pupil-Effekts" | BESTAETIGT | "retinal retro-reflection"; "bright pupil solutions" (Sec. 1) |
|
|
| "explizite Karunkelgeometrie" | BESTAETIGT | "lacrimal caruncle (the small pink nodule...)" (Sec. 1, Table 1) |
|
|
| "Traenenfilm mit realistischen Umgebungsreflexionen" | BESTAETIGT | "tear film [...] with glossy and transparent properties to produce plausible environmental reflections" (Sec. 3) |
|
|
| "Lidschluss als lineare Funktion der vertikalen Augenrotation" | BESTAETIGT | "eyelid closure was approximated by a linear function of eye rotation in the vertical axis" (Sec. 3) |
|
|
| "HDR-Umgebungskarten" in der Randomisierung | NICHT GEFUNDEN | **Das Conference-Paper erwaehnt Punktlichtquellen (16 fuer OpenEDS, 1 fuer NVGaze), KEINE HDR-Umgebungskarten. Moeglicherweise in der Journal-Version (nairRITEyesRenderingEye).**❌ |
|
|
| "die Haelfte aller Bilder enthielt reflektierende Brillenglaeser" | NICHT GEFUNDEN | **Brillen werden erwaehnt, aber kein Anteil ("Haelfte") wird genannt. Moeglicherweise in der Journal-Version.**❌ |
|
|
| "pixelgenaue Segmentierungsmasken fuer Pupille, Iris, Sklera und Hintergrund" | BESTAETIGT | Fig. 1: "Red = pupil, green = iris, blue = sclera"; "with and without skin" |
|
|
| "2D- und 3D-Augenmerkmalskoordinaten" | NICHT GEFUNDEN | **Conference-Paper beschreibt Segmentierungsmasken ausfuehrlich, erwaehnt aber keine 2D/3D-Landmark-Koordinaten als Output. Moeglicherweise in der Journal-Version.**❌ |
|
|
| "nur eine einzige Skleratextur" | BESTAETIGT | "we only have one scleral texture" (Sec. 6) |
|
|
| "fehlende Brillenrefraktion" | BESTAETIGT | "simulated glasses [...] did not refract light" (Sec. 7) |
|
|
| "fehlendes Make-up" | BESTAETIGT | "makeup [...] is not accounted for" (Sec. 7) |
|
|
| "persistenter Sim-to-Real Gap" | BESTAETIGT | "gap between synthetic and real image distributions" (Sec. 7) |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Drei Claims (HDR-Maps, Haelfte Brillen, 2D/3D-Landmarks) sind im zitierten Conference-Paper nicht belegt. Pruefen, ob die Journal-Version (`nairRITEyesRenderingEye`) diese Informationen enthaelt, und ggf. Cite-Key anpassen.
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 24 Kopfmodelle | "24 head models" | Sec. 2 |
|
|
|
|
#### Temporal RIT-Eyes -- `chaudharyRealInfraredEyeimages2022a`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "zeitlich kohaerente Blickverhaltenssequenzen mit realistischen Blinzelvorgaengen" | BESTAETIGT | "rendering of synthetic imagery depicting natural gaze dynamics"; "gaze-dependent eyelid pose and blink behavior" |
|
|
|
|
#### LEyes -- `byrneLEyesLightweightFramework2025`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "Kernhypothese: dunkle/helle Intensitaetsregionen finden reicht" | BESTAETIGT | "capitalize on the inherent simplicity of eye images [...] focus on modeling the light distributions of the key features" |
|
|
| "2D-Gausssche Lichtverteilungen ohne 3D-Geometrie" | BESTAETIGT | "Blob-like features [...] modeled as 2D Gaussian distributions" |
|
|
| "Pupille als dunkler elliptischer Gausskern, Hornhautreflexe als helle Lichtflecken" | BESTAETIGT | "subtracting dark features (such as pupils) [...] adding bright features"; "CR [...] always set to full white" |
|
|
| "Randomisierung: Amplitude, Achsenradien, Positionen, Orientierungen, Hintergrundluminanz, Rauschniveaus" | BESTAETIGT | Alle Parameter im Paper belegt |
|
|
| "Parameterbereiche bewusst breiter als empirisch beobachtete Bereiche" | BESTAETIGT | "use a larger parameter range than is derived from the distributions" |
|
|
| "Labels: Pupillenzentrum, Hornhautreflexe, Segmentierungsmasken" | BESTAETIGT | Alle Label-Typen belegt |
|
|
| "On-the-fly-Generierung; Bilder nach einem Pass verworfen" | BESTAETIGT | "discard images after one pass to prevent over-training" |
|
|
| "zielt spezifisch auf P-CR-Eye-Tracking" | TEILWEISE | **Primaerer Fokus ist P-CR, aber LEyes kann auch reine Pupillensegmentierung (z.B. OpenEDS 2019 Task). Paper sagt "diverse gaze-estimation tasks".**❌ |
|
|
| "kompetitive oder ueberlegene Leistung gegenueber fotorealistischen Modellen" | BESTAETIGT | "LEyes framework consistently outperforms other publicly available models that use only synthetic data" |
|
|
| "Beschraenkung auf Feature-Level-P-CR-Tracking" als Grenze | TEILWEISE | **Paper benennt dies NICHT als Limitation. Das Paper sieht Feature-Level-Modellierung als Staerke. Die Thesis-Formulierung als "Grenze" ist Eigeninterpretation.**❌ |
|
|
| "Notwendigkeit, Intensitaetsverteilungen der Ziel-Hardware vorab zu analysieren" | BESTAETIGT | "luminance attributes are derived by calculating the distributions of recorded data on a given device setup" |
|
|
|
|
#### UnityEyes 2 -- `smithUnityEyes2Open2025`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| "spezifische Anforderungen moderner Eye-Tracking-Hardware, insbesondere HMDs mit Off-Axis-Kameraperspektiven" | TEILWEISE | Paper adressiert diverse Hardware (AR-Brillen, Telekonferenz, optometrische Geraete), nicht speziell HMDs. Off-Axis ist aber bestaetigt.❌ |
|
|
| "vollstaendige Konfigurierbarkeit des Kameramodells aus realer Kalibrierung" | BESTAETIGT | "Camera intrinsics [...] can be calibrated from hardware using standard toolboxes" |
|
|
| "Simulation relativer Kopf-Geraet-Bewegungen, synchronisierte Multi-Kamera-Ansichten" | TEILWEISE | Multi-Kamera bestaetigt. "Kopf-Geraet-Bewegungen" wird nicht explizit so formuliert -- Kamera-Extrinsik-Verteilungen modellieren dies implizit. |
|
|
| "Labels: 2D-Pupillenzentrum, normalisierter optischer Achsenvektor, 3D-Augapfelzentrum" | BESTAETIGT | "ground-truth locations of the pupil center, a normalized vector representing the optical axis, the center of the globe of the eye" |
|
|
| "erweiterte Lichttypen geplant" | NICHT GEFUNDEN | **Paper erwaehnt "environment augmentations" in Future Work, aber nicht explizit "erweiterte Lichttypen".**❌ |
|
|
| "Python-API geplant" | BESTAETIGT | "Future work: [...] a Python API" |
|
|
| "Benutzerdefinierte Gesichts-/Umgebungsverteilungen geplant" | BESTAETIGT | "Features in development include the ability to customize the distributions of face and environment parameters" |
|
|
|
|
#### HEyes -- `jan` / `kaminskiBestimmungPupillendurchmessersUnabhaengig2025`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| Gesamte HEyes-Beschreibung (Zeilen 66-70) | NICHT GEPRUEFT | Interne Masterarbeit am Fachgebiet CHI. Citation Key in Bib-Datei ist `jan`, in Zotero `kaminskiBestimmungPupillendurchmessersUnabhaengig2025`. |
|
|
|
|
> **Hinweis:** Zeile 66 hat einen `\todo{Quelle}` fuer den Wechsel von Cycles zu Eevee.
|
|
|
|
### Saetze ohne Zitat -- Sektion 3.1
|
|
|
|
| Satz/Stelle | Einschaetzung | Empfehlung |
|
|
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
|
|
| Z.6: "Die im Folgenden vorgestellten Pipelines werden konsequent aus der Syntheseperspektive behandelt" | Struktureller Meta-Satz | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.11 Ende: "Dennoch etablierte diese Arbeit das Grundmuster, dem alle nachfolgenden fotorealistischen Pipelines folgen sollten." | Interpretation des Autors | Akzeptabel ohne Zitat, aber `\cite{swirskiRenderingSyntheticGround2014}` wuerde nicht schaden |
|
|
| Z.24: "Durch den Wechsel auf Unitys Echtzeit-Rasterisierer erreichte die Pipeline eine Renderzeit von 23 ms..." | Numerische Faktenaussage | Gedeckt durch `\cite{woodLearningAppearancebasedGaze2016a}` am Satzende -- OK |
|
|
| Z.56: "Aus Generatorperspektive steht LEyes damit fuer kontrollierbare, statistische Feature-Simulation" | Eigene Synthese | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.66: Eevee-Wechsel | Fehlende Quelle | **`\todo{Quelle}` steht bereits -- braucht Quelle** |
|
|
| Z.68-69: Variationsachsen und Labels von HEyes | Technische Fakten | Sollten mit `\cite{jan}` oder `\cite{kaminskiBestimmungPupillendurchmessersUnabhaengig2025}` belegt werden |
|
|
| Z.70: "Eine wesentliche Einschraenkung der bisherigen Pipeline..." | Eigenbeobachtung | Kein Zitat noetig (eigene Arbeit) |
|
|
| Z.72-74: "Zusammenfassende Einordnung" (Fidelity- und Effizienz-Trajektorie) | Eigene Synthese des gesamten Abschnitts | Kein Zitat noetig |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Sektion 3.2: Synthetische Daten fuer Segmentierung
|
|
|
|
### Zitierte Saetze
|
|
|
|
#### OpenEDS -- `garbinOpenEDSOpenEye2019`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "12.759 Infrarotbilder" | BESTAETIGT | "12,759 images with pixel-level annotations" |
|
|
| "400 x 640 Pixel" | BESTAETIGT | Table 1: "400x640" |
|
|
| "152 Probanden" | BESTAETIGT | "152 individual participants" |
|
|
| "VR-Headset bei 200 Hz" | BESTAETIGT | "virtual-reality head mounted display [...] at a frame rate of 200 Hz" |
|
|
| "manuell in vier Klassen annotiert: Pupille, Iris, Sklera, Hintergrund" | BESTAETIGT | "semantic segmentation of pupil, iris, sclera and background" |
|
|
| "mehrstufige Handannotation mit Ellipsenanpassung und Schluesselpunktplatzierung" | BESTAETIGT | Secs. 4.1-4.3: Ellipse-Fitting + Polygon-Keypoints + Eyelid-Keypoints |
|
|
| "ICCV 2019 Wettbewerb mit kombinierter Genauigkeits-Effizienz-Metrik" | BESTAETIGT | RITnet-Paper: "overall score = (mIoU + min(1/S, 1)) / 2" |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 12.759 Bilder | 12,759 | Abstract |
|
|
| 400 x 640 Pixel | 400x640 | Table 1 |
|
|
| 152 Probanden | 152 | Abstract |
|
|
| 200 Hz | 200 Hz | Abstract |
|
|
| 4 Klassen | 4 (pupil, iris, sclera, bg) | Abstract |
|
|
|
|
#### RITnet -- `chaudharyRITnetRealtimeSemantic2019` + `nairRITEyesRenderingNeareye2020`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Quelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "mIoU von 95,3%" | BESTAETIGT | RITnet-Paper: "achieves 95.3% accuracy" (Abstract) |
|
|
| "248.900 Parameter" | BESTAETIGT | RITnet-Paper: "248,900 trainable parameters" (Sec. 3) |
|
|
| "8.916 Trainingsbilder" | BESTAETIGT | RITnet-Paper: "train (8,916)" (Sec. 4.1) |
|
|
| "S-OpenEDS (51.600 Bilder aus RIT-Eyes)" | BESTAETIGT | RIT-Eyes-Paper: S-OpenEDS = 51,600 images |
|
|
| "mIoU auf 73,9%" | BESTAETIGT | RIT-Eyes-Paper: Table 4, mIoU = 73.94 |
|
|
| "Rueckgang um rund 21 Prozentpunkte" | BESTAETIGT | 95.3 - 73.94 = 21.36 pp |
|
|
| "Pupillensegmentierung bis zu 93,7% mIoU" | BESTAETIGT | RIT-Eyes-Paper: Pupille = 93.76 mIoU |
|
|
| "Sklerasegmentierung bis auf 34,4% mIoU" | BESTAETIGT | RIT-Eyes-Paper: "mIoU of 34.42 for RITnet" |
|
|
| "pixelgenaue Grenzdefinitionen synthetischer Masken als strukturelles Vorwissen" | TEILWEISE | **RITnet-Paper diskutiert Annotationsartefakte in realen Daten (Sec. 6), aber formuliert den Vorteil synthetischer Masken nicht explizit als "strukturelles Vorwissen". Ist eine plausible Schlussfolgerung des Thesis-Autors.** |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 95,3% mIoU | 95.3% | RITnet Abstract, Table 1 |
|
|
| 248.900 Parameter | 248,900 | RITnet Sec. 3 |
|
|
| 8.916 Trainingsbilder | 8,916 | RITnet Sec. 4.1 |
|
|
| 51.600 Bilder | 51,600 | RIT-Eyes Paper |
|
|
| 73,9% mIoU | 73.94 | RIT-Eyes Table 4 |
|
|
| 93,7% mIoU (Pupille) | 93.76 | RIT-Eyes Paper |
|
|
| 34,4% mIoU (Sklera) | 34.42 | RIT-Eyes Paper |
|
|
|
|
#### EllSeg -- `kothariEllSegEllipseSegmentation2021`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Segmentierungsaufgabe als Ellipsenvervollstaendigung reformuliert" | BESTAETIGT | "predict entire elliptical eye regions [...] as opposed to the standard visible eye-parts segmentation" (Sec. 1) |
|
|
| "vollstaendige elliptische Regionen, als waeren die Augenlider transparent" | BESTAETIGT | Korrekte Paraphrase |
|
|
| "nur synthetische Generatoren fehlerfreie Labels fuer verdeckte Strukturen liefern" | BESTAETIGT | Paper nutzt NVGaze/RIT-Eyes fuer volle Ellipsen-GT; OpenEDS braucht approximative Fits |
|
|
| "konsistent ueber alle drei Datensaetze und alle Architekturen Pupillen-/Iriszentrum-Detektionsrate gesteigert" | TEILWEISE | **"at least 10% and 24% increase" gilt primaer fuer synthetische Datensaetze. Auf OpenEDS (real) sind die Verbesserungen kleiner. Die "konsistent ueber alle drei"-Formulierung uebertreibt leicht.** |
|
|
|
|
> **Hinweis:** Die konkreten Zahlen (10% Pupille, 24% Iris) standen im frueheren Entwurf, fehlen jetzt im Fliesstext. Das ist gut so, da der Qualifier "within a two-pixel error margin" im Paper steht und fehlen wuerde.
|
|
|
|
#### EllSeg-Gen -- `kothariEllSegGenDomainGeneralization2022`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "gleichzeitig auf RIT-Eyes, NVGaze und OpenEDS trainiert" | BESTAETIGT | "jointly training a convolutional network with multiple datasets" |
|
|
| "groessere Erscheinungsbildvariabilitaet profitierten am meisten" | BESTAETIGT | "models tested on datasets in which eye images exhibit higher appearance variability benefit from multiset training" |
|
|
|
|
#### SimGAN -- `shrivastavaLearningSimulatedUnsupervised2017`
|
|
|
|
| Aussage im Text (Sec. 3.2) | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Blickschaetzfehler auf MPIIGaze ohne reale gelabelte Daten erheblich reduzierten" | BESTAETIGT | "significant improvement [...] state-of-the-art results on MPIIGaze without any labeled real data" |
|
|
|
|
#### Park et al. -- `parkLearningFindEye2018a`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "auf UnityEyes trainiertes Stacked-Hourglass-Netzwerk, das auf vier realen Benchmarks den Stand der Technik uebertraf" | BESTAETIGT | Training "exclusively on synthetic data" (UnityEyes); evaluiert auf EYEDIAP, MPIIGaze, UT Multiview, Columbia |
|
|
|
|
### Saetze ohne Zitat -- Sektion 3.2
|
|
|
|
| Satz/Stelle | Einschaetzung | Empfehlung |
|
|
|---|---|---|
|
|
| Z.4: "Das ist ein fruehes Indiz dafuer, dass kostenfrei erzeugte synthetische Labels reale Handannotation ersetzen koennen." | Autor-Interpretation | Akzeptabel ohne Zitat (Schlussfolgerung aus vorhergehend zitiertem Ergebnis) |
|
|
| Z.4: "Fuer die vorliegende Arbeit ist jedoch die dritte Aufgabenfamilie zentral..." | Meta-Satz | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.11 Ende: "Diese Ergebnisse verdeutlichen zweierlei..." | Eigene Synthese | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.17 letzter Satz: "Die Ellipsenrepraesentation steigerte konsistent..." | Faktische Aussage | Ist implizit durch `\cite{kothariEllSegEllipseSegmentation2021}` im Absatz davor gedeckt, aber ein explizites Cite wuerde nicht schaden |
|
|
| Z.24-26: **Doppelter Zwischenfazit-Absatz** | Strukturproblem | **Die Zeilen 24 und 26 enthalten fast identischen Text! Einer muss geloescht werden.** |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Sektion 3.3: Sim-to-Real-Transfer und Domain Randomization
|
|
|
|
### Zitierte Saetze
|
|
|
|
#### Tobin et al. -- `tobinDomainRandomizationTransferring2017`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "formalisieren diesen Ansatz im Kontext der Robotik" | BESTAETIGT | Paper definiert DR systematisch fuer Sim-to-Real in der Robotik |
|
|
| "simulierte Bilder mit nicht-realistischen Zufallstexturen, hohe Lokalisierungsgenauigkeit" | BESTAETIGT | "accurate to 1.5 cm [...] using only data from a simulator with non-realistic random textures" |
|
|
| "Breite der Variation und Datensatzgroesse entscheidend, nicht Realismus" | BESTAETIGT | Fig. 7: "performance degrades significantly when fewer than 1,000 textures"; Core thesis: "the real world may appear [...] as just another variation" |
|
|
|
|
#### Tremblay et al. -- `tremblayTrainingDeepNetworks2018`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "bestaetigen dies fuer Objektdetektion" | BESTAETIGT | DR angewandt auf Autodetektion (KITTI) |
|
|
| "nach synthetischem Pre-Training deutlich weniger reale Daten noetig" | BESTAETIGT | DR + 100 reale Bilder: AP=84.2 vs. nur real 100: AP=59.3 |
|
|
|
|
#### SimGAN (Sec. 3.3) -- `shrivastavaLearningSimulatedUnsupervised2017`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "adversarielles Refiner-Netzwerk, das UnityEyes-Ausgaben auf Pixelebene transformiert" | BESTAETIGT | "fully convolutional neural net [...] modifying the synthetic image on a pixel level"; "1.2M synthetic images from the UnityEyes simulator" |
|
|
| "relative Verbesserung von 21% gegenueber rein synthetischem Training" | BESTAETIGT | "a relative 21% improvement compared to the state-of-the-art" (Table 3). **Hinweis: Die 21% sind relativ zum besten vorherigen synthetischen Verfahren (k-NN, 9.9 Grad), nicht zum CNN-Baseline (11.2 Grad). Die Thesis-Formulierung "gegenueber rein synthetischem Training" ist etwas unpraezise.** |
|
|
|
|
#### Buehler et al. / Seg2Eye -- `buhlerContentConsistentGenerationRealistic2019a`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "aus semantischen Segmentierungsmasken stilkonsistente, personenspezifische Augenbilder" | BESTAETIGT | "synthesize person-specific eye images that satisfy a given semantic segmentation mask (content), while following the style of a specified person" |
|
|
| "inhaltliche Struktur durch Maske vorgegeben, visueller Stil aus Referenzbildern injiziert" | BESTAETIGT | SPADE-Blocks fuer Content, AdaIN-Layers fuer Style |
|
|
| "nicht geometrische Variabilitaet, sondern stilistische Konsistenz im Vordergrund" | BESTAETIGT | Gesamtarchitektur auf Style-Preservation ausgelegt |
|
|
|
|
### Saetze ohne Zitat -- Sektion 3.3
|
|
|
|
| Satz/Stelle | Einschaetzung | Empfehlung |
|
|
|---|---|---|
|
|
| Z.4: "Modelle, die ausschliesslich auf synthetischen Daten trainiert werden, zeigen [...] erhebliche Leistungseinbussen." | Allgemeine Aussage | Koennte ein Zitat vertragen (z.B. `nairRITEyesRenderingNeareye2020` oder `kothariEllSegGenDomainGeneralization2022`) |
|
|
| Z.4: "Die Ursachen sind kumulativ: Texturdiskrepanzen, Beleuchtungsunterschiede, fehlende Stoerfaktoren, begrenzte anatomische Diversitaet." | Aufzaehlung ohne Zitat | **Braucht ein Zitat -- z.B. LEyes (`byrneLEyesLightweightFramework2025`) nennt Hardware-Unterschiede und biologische Diversitaet; RIT-Eyes-Paper diskutiert den Gap ebenfalls** |
|
|
| Z.7: "Deren Grundidee besteht nicht darin, die Simulation moeglichst perfekt [...] anzunaehern" | Definition von DR | Gedeckt durch Tobin-Zitat am Satzende |
|
|
| Z.10: "UnityEyes generierte eine Million Bilder bei deutlich geringerem Rechenaufwand" | Faktenaussage | Implizit durch Wood-2016a-Cite im vorherigen Satz gedeckt, aber kein eigenes Cite |
|
|
| Z.10: "Somit kompensieren Skalierung und Formdiversitaet den geringeren Fotorealismus." | Eigeninterpretation | Akzeptabel (Schlussfolgerung aus vorherigen Saetzen) |
|
|
| Z.16: "Der alternative Ansatz besteht darin, synthetische Bilder so zu transformieren..." | Einleitung DA | Kein Zitat noetig (generische Einordnung) |
|
|
| Z.22: "Alle Adaptationsansaetze haben gemeinsam, dass sie am Erscheinungsbild arbeiten [...] nicht an der geometrischen Struktur." | Eigene Synthese | Akzeptabel -- wichtige analytische Beobachtung des Autors |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Sektion 3.4: Modellierung anatomischer Variation der Periorbitalregion
|
|
|
|
### Zitierte Saetze
|
|
|
|
#### Farkas et al. -- `farkasInternationalAnthropometricStudy2005`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "1470 Personen" | BESTAETIGT | "1470 healthy subjects (18 to 30 years), 750 males and 720 females" |
|
|
| "25 ethnische Gruppen" | BESTAETIGT | 13 European + 3 Middle Eastern + 5 Asian + 4 African = 25 |
|
|
| "vier Kontinenten" | TEILWEISE | **Paper beschreibt 4 geographische Regionen (Europe, Middle East, Asia, Africa), aber Middle East gehoert geographisch zu Asien. Streng genommen 3 Kontinente.** |
|
|
| "signifikante Unterschiede in biokulaerer Breite, Interkanthalabstand" | BESTAETIGT | Paper dokumentiert ex-ex und en-en Unterschiede |
|
|
| "und Lidspaltenneigung" | FALSCH | **Farkas et al. haben Lidspaltenneigung (palpebral fissure inclination) NICHT gemessen. Ihre 14 Parameter umfassen en-en, ex-ex, en-ex usw., aber NICHT den Neigungswinkel.** |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** "Lidspaltenneigung" aus der Farkas-Zuschreibung entfernen. Die Neigung wird bei Rhee (2012) und Price (2009) behandelt.
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 1.470 Personen | 1,470 | Abstract |
|
|
| 25 ethnische Gruppen | 25 | Results header |
|
|
| 4 Kontinente | 4 Regionen (3 Kontinente) | Study design |
|
|
|
|
#### Rhee et al. -- `rheeBiometricStudyEyelid2012`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "koreanische Gesichter: ca. 8,6 mm Lidspaltenhöhe" | BESTAETIGT | "median EFH for an average Korean face was 8.62 mm" (Table 3) |
|
|
| "kaukasisch: ca. 10,7 mm" | BESTAETIGT | "median EFH for an average Caucasian face was 10.72 mm" (Table 3) |
|
|
| "afrikanisch: ca. 10,8 mm" | BESTAETIGT | "median EFH for an average African face was 10.81 mm" (Table 3) |
|
|
| "Kanthusneigung ostasiatisch: 10-11 Grad" | TEILWEISE | **Paper: 9.77 Grad fuer Average Korean. "10-11" ist aufgerundet/uebertrieben. Korrekt waere "ca. 10 Grad" oder "knapp 10 Grad".** |
|
|
| "Kanthusneigung kaukasisch: ca. 7 Grad" | FALSCH | **Paper: AVERAGE Caucasian LCT = 4.12 Grad. Der Wert 7.13 Grad gilt fuer ATTRACTIVE Caucasian. Die Thesis verwechselt hier "average" und "attractive"!** |
|
|
| "Kanthusneigung afrikanisch: ca. 5 Grad" | BESTAETIGT | Average African LCT = 5.39 Grad |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Kanthusneigungswerte korrigieren: Ostasiatisch ~10 Grad (nicht 10-11), Kaukasisch ~4 Grad (nicht ~7 Grad -- 7.13 ist der "attractive"-Wert!).
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung (KRITISCH)
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Korrekt? | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|---|
|
|
| 8,6 mm (koreanisch) | 8.62 mm | Ja | Table 3 |
|
|
| 10,7 mm (kaukasisch) | 10.72 mm | Ja | Table 3 |
|
|
| 10,8 mm (afrikanisch) | 10.81 mm | Ja | Table 3 |
|
|
| 10-11 Grad (ostasiatisch) | 9.77 Grad | Aufgerundet | Table 3 (Average Korean LCT) |
|
|
| ~7 Grad (kaukasisch) | **4.12 Grad (average) / 7.13 (attractive)** | **FALSCH** | Table 3 |
|
|
| ~5 Grad (afrikanisch) | 5.39 Grad | Ja | Table 3 |
|
|
|
|
#### Gao et al. -- `gaoRacialSexualDifferences2025`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "dreidimensionale Messstudien bestaetigen, dass Lidspaltenbreite, -hoehe und -neigung signifikant variieren" | BESTAETIGT | 3D-Studie, "significant inter-racial and inter-gender variations" |
|
|
| "signifikante Differenzen zwischen Maennern und Frauen" | BESTAETIGT | Geschlechtsdimorphismus in PFH, PFW, Brauenhoehe dokumentiert |
|
|
|
|
#### Price et al. -- `priceEyebrowEyelidDimensions2009b`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Lidspaltenbreite, -hoehe und -neigung signifikant mit ethnischem Hintergrund variieren" | TEILWEISE | **Ethnische Unterschiede hauptsaechlich bei PF-Breite, NICHT konsistent bei Hoehe/Neigung.** |
|
|
| "signifikante Differenzen zwischen Maennern und Frauen" | BESTAETIGT | Mehrere signifikante Geschlechtsunterschiede dokumentiert |
|
|
|
|
#### Lu et al. -- `luPrevalenceDoubleEyelid2017`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "ueber 85% der europaeischen Bevoelkerung" (Supratarsalfalte) | NICHT GEFUNDEN | **Lu et al. berichten KEINE europaeische Praevalenz. Die >85% muessen aus einer anderen Quelle stammen.** |
|
|
| "40-83% der ostasiatischen Bevoelkerung" | BESTAETIGT | Table 1: Korean males 24.1%, Korean females 45.5%, Taiwanese Chinese females 83.1% etc. |
|
|
| "100% malaiisch, 70% chinesisch" | BESTAETIGT | "all Malay subjects [...] double eyelid"; "70.1% of Chinese subjects" |
|
|
| "Faltenhoehe 8,3 vs. 4,9 mm" | BESTAETIGT | Table 4: UELCH Malay = 8.33 mm, Chinese = 4.91 mm |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Quelle fuer ">85% europaeisch" finden oder den Claim aendern. Lu et al. belegt das nicht.
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| >85% europaeisch | NICHT IM PAPER | - |
|
|
| 40-83% ostasiatisch | Bereich aus Table 1 | Table 1 |
|
|
| 100% malaiisch | "all Malay subjects" | Results |
|
|
| 70% chinesisch | 70.1% | Results |
|
|
| 8,3 mm (Malay) | 8.33 mm | Table 4 |
|
|
| 4,9 mm (Chinese) | 4.91 mm | Table 4 |
|
|
|
|
#### Kiranantawat et al. -- `kiranantawatAsianEyelidRelevant2015b`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Epikanthalfalte bei 60-90% der ost-/suedostasiatischen Erwachsenen, <10% der europaeischen" | NICHT GEFUNDEN | **Paper ist eine Anatomie-Uebersicht und nennt KEINE konkreten Praevalenz-Prozentsaetze. Es sagt nur "commonly found in the Asian eyelid; seldom found in other ethnicities".** |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Konkrete Prozentsaetze (60-90%, <10%) brauchen eine andere Quelle, oder die Aussage muss vager formuliert werden.
|
|
|
|
#### Patil et al. -- `patilAnthropometryEyelidPalpebral2011`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "nach dem 45. Lebensjahr messbare Veraenderungen der Lidspaltenmasse" | BESTAETIGT | "changes in the eye become more pronounced after 45 years" |
|
|
| "Erschlaffung, Ptosis, Orbitalfettverteilung" als Mechanismen | TEILWEISE | **Paper dokumentiert messbare Veraenderungen, diskutiert aber NICHT die konkreten Mechanismen (Ptosis, Erschlaffung, Fettverschiebung). Diese Ursachenzuschreibung stammt nicht aus diesem Paper.** |
|
|
|
|
#### Song et al. -- `songAsymmetryPalpebralFissure2007`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "24-27% Seitendifferenz der Lidspaltenhöhe >= 1 mm" | BESTAETIGT | Table 3: males 24.2%, females 26.5% |
|
|
| "22-36% Neigungsdifferenz >= 2 Grad" | BESTAETIGT | Table 2: males 22.3%, females 35.8% |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 24-27% (Hoehe) | 24.2% / 26.5% | Table 3 |
|
|
| 22-36% (Neigung) | 22.3% / 35.8% | Table 2 |
|
|
|
|
#### Basel Face Model -- `paysan3DFaceModel2009`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "200 Laserscans" | TEILWEISE | **200 Scans ist korrekt. Aber es sind KEINE Laserscans -- BFM verwendet Structured-Light-Scanning (ABW-3D System). "Laserscans" ist falsch.** |
|
|
| "ueberwiegend europaeischer Probanden" | BESTAETIGT | "most of them Europeans" (Sec. 2) |
|
|
| "199 Formkomponenten" | BESTAETIGT | n-1 = 199 Hauptkomponenten fuer n=200 Scans |
|
|
| "53.490 Vertices" | BESTAETIGT | "m = 53490 vertices" (Sec. 2.4) |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** "Laserscans" korrigieren zu "Oberflaechenscans" oder "Structured-Light-Scans".
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 200 Scans | 200 (100f + 100m) | Sec. 2 |
|
|
| 199 Formkomponenten | 199 (n-1) | Modell-Definition |
|
|
| 53.490 Vertices | 53,490 | Sec. 2.4 |
|
|
|
|
#### FLAME -- `liLearningModelFacial2017`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "artikuliertes Kopfmodell mit 5.023 Vertices" | BESTAETIGT | "N = 5023 vertices" |
|
|
| "ca. 3.800 Kopfscans" | BESTAETIGT | "3800 scans" / "3800 registered heads from [...] CAESAR" |
|
|
| "300 Identitaets- sowie 100 Expressionsparameter" | BESTAETIGT | "300 identity components"; "100 components [...] 98% of the data variability" |
|
|
| "vier Gelenke und poseabhaengige Korrektur-Blendshapes" | BESTAETIGT | "K = 4 joints (neck, jaw, and eyeballs)"; "pose-dependent corrective blendshapes" |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 5.023 Vertices | 5,023 | Model definition |
|
|
| ~3.800 Scans | 3,800 | Training data |
|
|
| 300 Identitaetsparameter | 300 | Model definition |
|
|
| 100 Expressionsparameter | 100 | Model definition |
|
|
| 4 Gelenke | 4 (neck, jaw, 2x eyeball) | Fig. 3 |
|
|
|
|
#### LSFM -- `boothLargeScale3D2018`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "9.663 Identitaeten" | BESTAETIGT | "9663 distinct facial identities" (Abstract) |
|
|
| "demographische Cluster implizit kodiert" | BESTAETIGT | "the manifold of plausible faces is naturally clustered by demographics like age and ethnicity" (Sec. 7.2) |
|
|
|
|
#### Egger et al. -- `egger3DMorphableFace2020`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "globale PCA-Modelle erfassen uebergreifende Formvariationen; feine lokale Merkmale im Augen-/Lidbereich begrenzt" | TEILWEISE | Paper: "do not model fine-scale geometric details" (Sec. 3.1.2) + "such as the eye" als Beispiel. Lidbereich separat in Sec. 2.3. **Thesis fasst zwei getrennte Passagen zusammen -- inhaltlich korrekt, aber kein einzelnes Zitat.** |
|
|
|
|
#### Wood et al. 3D Morphable Eye -- `wood3DMorphableEye2016`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "erstmals PCA-basiertes Formmodell speziell fuer Augenregion" | BESTAETIGT | "the first morphable model that accurately captures eye region shape" |
|
|
| "8 Formkoeffizienten erfassen 90% der Varianz" | BESTAETIGT | "90% of shape [...] variation can be encoded in 8 shape [...] coefficients" |
|
|
| "ueber 22 Kopfscans" | BESTAETIGT | "c = 22 scans" |
|
|
| "erste Hauptkomponente: Schlupflider vs. hervortretende Augen" | BESTAETIGT | "The first shape mode U1 varies between hooded and protruding eyes" (Fig. 5) |
|
|
| "Koeffizienten weder benannt noch anatomisch zuweisbar" | NICHT GEFUNDEN | **Paper macht diese Aussage nicht explizit. Ist eine korrekte analytische Beobachtung des Thesis-Autors ueber PCA, aber nicht aus diesem Paper zitierbar.** |
|
|
|
|
> **Hinweis:** Die Aussage "weder benannt noch anatomisch zuweisbar" ist faktisch korrekt (PCA-Koeffizienten sind per Definition nicht semantisch benannt), aber besser als Eigenaussage formulieren statt dem Paper zuschreiben.
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 8 Formkoeffizienten | 8 shape coefficients | Results |
|
|
| 90% Varianz | 90% | Results |
|
|
| 22 Scans | 22 | Method |
|
|
|
|
#### Wisetchat 2018 Dissertation -- `wisetchatDescriptionbasedVisualisationEthnic2018`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "TFM" als Name | FALSCH ZUGEORDNET | **Der Name "Topographical Face Model (TFM)" stammt aus dem 2024-Paper, NICHT aus der 2018-Dissertation. Die Dissertation nennt das System "Ethnicity Modeller (EM)".** |
|
|
| "71 Attribute" | FALSCH ZUGEORDNET | **2018-Dissertation: 77 Attribute. 2024-Paper: 71 Attribute. Die Zahl 71 gehoert zum 2024-Paper.** |
|
|
| "36 anatomische Merkmale" | FALSCH ZUGEORDNET | **Zahl 36 stammt aus dem 2024-Paper (Table 1). 2018-Dissertation: 14 Features allein fuer die Augenregion.** |
|
|
| "sechs Gesichtsregionen" | BESTAETIGT | Beide Papers: 6 Regionen (cranium/forehead, eyes/periorbital, nose, mid-face, mouth/perioral, jaw/lower face) |
|
|
| "Blendshape-Deformer auf Catmull-Clark-Subdivisionsflaeche" | BESTAETIGT | 2024: "Catmull-Clark 'subdivision surface'" (Fig. 2 caption). 2018: beschreibt Blendshape-Implementation in Maya |
|
|
| "alpha in [0,1]" | TEILWEISE | **2024: "normalized range from 0.0 to 1.0" fuer unsigned Attribute. 2018: unsigned [0,1] aber signed [-1,1]. Die Thesis vereinfacht -- manche Attribute haben [-1,1].** |
|
|
| "Quasi-Orthogonalitaet durch Deformation entlang einer Achse" | BESTAETIGT | "restricted to [...] one of three orthogonal orientations" (2024 Paper + 2018 Dissertation) |
|
|
| "12 Features und 14 Attribute" (Periorbitalregion) | BESTAETIGT | 2024 Table 1 zaehlt 12 Features, 14 Attribute fuer Periorbital |
|
|
| "reichste Einzelregion" | TEILWEISE | **Nach Feature-Zahl (12) richtig. Aber nach Attribut-Zahl hat Nasal 18 Attribute vs. Periorbital 14.** |
|
|
|
|
> **Handlungsbedarf:** Die Zahlen 71, 36 und der Name "TFM" stammen aus dem 2024-Paper, nicht der 2018-Dissertation. Entweder das Cite aendern oder beide zitieren. Ausserdem: alpha-Bereich korrekt als [0,1] bzw. [-1,1] je nach Attribut angeben.
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung (KRITISCH)
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert 2018 | Wert 2024 | Korrekte Quelle |
|
|
|---|---|---|---|
|
|
| 71 Attribute | 77 | 71 | 2024-Paper |
|
|
| 36 Features | nicht explizit | 36 | 2024-Paper |
|
|
| 6 Regionen | 6 | 6 | Beide |
|
|
| 12 Features (periorbital) | 14 | 12 | 2024-Paper |
|
|
| 14 Attribute (periorbital) | ? | 14 | 2024-Paper |
|
|
|
|
#### Wisetchat et al. 2024 -- `wisetchatFacialModelingMeasurement2024`
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "Validierung an 80 stereophotogrammetrisch erfassten Gesichtern" | BESTAETIGT | "80 anonymized stereophotogrammetric scans" mit "Di3D stereophotogrammetry" |
|
|
| "ueber 80% der Oberflaechenpunkte innerhalb von 1 mm" | BESTAETIGT | "more than 80% of the sample points [...] separated by less than 1 mm" (Table 2) |
|
|
| "MANOVA: geographische Herkunft und Geschlecht p < 0,0001" | BESTAETIGT | "geographic ancestry group (p < 0.0001) and sex (p < 0.0001)" (Sec. 4.2.2) |
|
|
|
|
##### Zahlen zur manuellen Pruefung
|
|
|
|
| Zahl im Text | Wert im Paper | Fundstelle |
|
|
|---|---|---|
|
|
| 80 Gesichter | 80 | Sec. 3 |
|
|
| >80% innerhalb 1mm | >80% | Table 2 |
|
|
| p < 0,0001 (Herkunft) | p < 0.0001 | Sec. 4.2.2 |
|
|
| p < 0,0001 (Geschlecht) | p < 0.0001 | Sec. 4.2.2 |
|
|
|
|
### Saetze ohne Zitat -- Sektion 3.4
|
|
|
|
| Satz/Stelle | Einschaetzung | Empfehlung |
|
|
|---|---|---|
|
|
| Z.4: "Die in den vorangegangenen Abschnitten vorgestellten Synthesepipelines variieren fast ausschliesslich dynamische Bildparameter" | Eigene Synthese des vorherigen Kapitels | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.8: "Dass sich die Periorbitalregion systematisch unterscheidet, ist quantitativ gut belegt." | Einleitungssatz | Zitate folgen unmittelbar -- OK |
|
|
| Z.11: "Neben der Lidspalte selbst unterscheiden sich weitere Merkmale substanziell." | Uebergangssatz | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.16: "Zusammenfassend bilden Lidform, Lidfalte..." | Eigene Synthese | Kein Zitat noetig |
|
|
| Z.20: "Die parametrische Modellierung von Gesichtsform hat eine lange Tradition" | Allgemeine Aussage | Koennte `\cite{egger3DMorphableFace2020}` vertragen (Survey-Paper) |
|
|
| Z.28: "Wisetchats Arbeit zielt auf die menschliche visuelle Wahrnehmung ab" | Eigencharakterisierung | Koennte `\cite{wisetchatDescriptionbasedVisualisationEthnic2018}` erhalten |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Sektion 3.5: Forschungsluecke
|
|
|
|
### Zitierte Saetze
|
|
|
|
| Aussage im Text | Befund | Details |
|
|
|---|---|---|
|
|
| "keine der vorgestellten Pipelines stabile interindividuelle Augenformmerkmale [...] als unabhaengig steuerbare, semantisch gelabelte Variationsachsen modelliert" | BESTAETIGT | Korrekte Synthese aus dem gesamten Review |
|
|
| "SynthesEyes und NVGaze waehlen aus jeweils zehn" | BESTAETIGT fuer SynthesEyes | SynthesEyes: 10 Modelle (bestaetigt). NVGaze: Paper sagt nicht explizit "zehn". **NVGaze-Modellanzahl pruefen!** |
|
|
| "RIT-Eyes aus 24 diskreten Kopfscans" | BESTAETIGT | "24 head models" |
|
|
| "UnityEyes PCA-basiertes Morphable Model [...] Shape-Koeffizienten fehlen semantische Bezeichnungen" `\cite{UnityEyesWebsize}` | BESTAETIGT (Inhalt) | Analytisch korrekt. **Aber: Citation Key `UnityEyesWebsize` -- Tippfehler? Sollte `UnityEyesWebsite` oder `UnityEyes` sein.** |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Zusammenfassung der kritischen Befunde
|
|
|
|
### Fehler (muessen korrigiert werden)
|
|
|
|
1. **Rhee-Kanthusneigung kaukasisch:** Thesis sagt ~7 Grad, Paper sagt 4.12 Grad (average). Der Wert 7.13 ist fuer "attractive" Caucasian. **Muss korrigiert werden.**
|
|
2. **Farkas -- Lidspaltenneigung:** Farkas hat diesen Parameter NICHT gemessen. Aus dem Cite entfernen.
|
|
3. **BFM "Laserscans":** BFM verwendet Structured-Light-Scanning, keine Laser. Korrigieren.
|
|
4. **Wisetchat 2018 vs. 2024:** Zahlen 71 Attribute, 36 Features und Name "TFM" stammen aus dem 2024-Paper, werden aber dem 2018-Paper zugeschrieben.
|
|
|
|
### Fehlende Quellen
|
|
|
|
5. **Qian et al.:** Behandelt Augenbewegungssignale, nicht Augenbilder -- Annotationsaufwand-Claim braucht andere Quelle.
|
|
6. **Lu et al. ">85% europaeisch":** Dieses Paper nennt keine europaeische Praevalenz der Supratarsalfalte.
|
|
7. **Kiranantawat "60-90% / <10%":** Paper nennt keine konkreten Prozentsaetze fuer Epikanthalfalten-Praevalenz.
|
|
8. **Patil -- Mechanismen (Ptosis, Erschlaffung, Fettverschiebung):** Paper dokumentiert Messwerte, nicht die genannten Ursachen.
|
|
|
|
### Nicht im Conference-Paper belegt (Journal-Version pruefen)
|
|
|
|
9. **RIT-Eyes:** HDR-Umgebungskarten, "Haelfte mit Brillen", 2D/3D-Landmarks -- ggf. im Journal-Paper.
|
|
10. **UnityEyes 2:** "Erweiterte Lichttypen" nicht im Paper erwaehnt.
|
|
|
|
### Unpraezise Formulierungen
|
|
|
|
11. **RIT-Eyes "variable Kruemmungsradien":** Korrekt waere "variable Aspharizitaet" (Q variiert, R ist fest).
|
|
12. **SynthesEyes "Kopfpose-Matrizen":** Nicht als expliziter Output-Label im Paper.
|
|
13. **SynthesEyes "Make-up":** Als fehlend beschrieben, aber im Paper nicht erwaehnt.
|
|
14. **SynthesEyes "perhaps due to":** Paper ist vorsichtiger als die Thesis-Formulierung.
|
|
15. **SimGAN "21% gegenueber rein synthetischem Training":** 21% ist relativ zum besten vorherigen Verfahren (k-NN), nicht zum CNN-Baseline.
|
|
16. **LEyes "spezifisch P-CR":** Framework auch fuer andere Tasks nutzbar.
|
|
17. **Rhee Kanthusneigung ostasiatisch "10-11 Grad":** Paper sagt 9.77 Grad.
|
|
18. **Wisetchat alpha-Bereich:** [0,1] nur fuer unsigned; signed Attribute haben [-1,1].
|
|
19. **TFM "reichste Einzelregion":** Nur nach Feature-Zahl, nicht nach Attribut-Zahl.
|
|
|
|
### Strukturprobleme
|
|
|
|
20. **Sektion 3.2, Zeilen 24-26:** Doppelter Zwischenfazit-Absatz (fast identischer Text).
|
|
21. **Citation Key:** `UnityEyesWebsize` vs. `UnityEyesWebsite` vs. Zotero `UnityEyes`.
|
|
|
|
### Saetze, die ein Zitat vertragen koennten
|
|
|
|
22. Z.4 Sec. 3.3: "Die Ursachen sind kumulativ: Texturdiskrepanzen, Beleuchtungsunterschiede..." -- z.B. `byrneLEyesLightweightFramework2025` oder `nairRITEyesRenderingNeareye2020`
|
|
23. Z.20 Sec. 3.4: "Die parametrische Modellierung hat eine lange Tradition" -- z.B. `egger3DMorphableFace2020`
|