부분과 전체 관계
얼굴의 세부 특징을 서로 독립적인 값으로만 취급하기보다 부분과 전체의 구조를 표현하려는 접근이다. 캡슐 형성과 주의 기반 라우팅으로 얼굴 특징 사이의 관계를 처리한다.
고정한 특징 추출기
ConvNeXt 백본은 고정한 상태로 특징을 추출한다. 백본을 고정하는 것은 모든 계층을 함께 갱신하는 학습과 다르므로 비교할 때 학습 대상과 사전 학습 조건을 확인해야 한다.
짧은 관찰 구간
두 GRU 디코더가 짧은 관찰 구간을 순차적으로 처리한다. 가까운 관측 사이의 문맥 일관성을 이용해 예측을 안정화하려는 구성이다.
속도와 안정성 평가
연구는 여러 시선 데이터셋에서 모델을 평가한다. 특정 장비에서의 처리 속도를 모든 기기의 속도로 일반화할 수 없으며 순간적인 각도 오차와 시간에 따른 예측 흔들림도 구분해야 한다.