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人类计算机互动中的眼动追踪技术 Eye Gaze Tracking in Human Computer Interaction

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简介：
简介：本文探讨了在人机交互领域中眼动追踪技术的应用与发展，分析其如何提升用户体验及界面设计，并讨论未来潜在的研究方向和挑战。 这是一本难得的电子书，对人机交互中的眼动跟踪技术进行了详尽而深入的探讨。机会宝贵，不要犹豫了！

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  • 人类计算机互动中的眼动追踪技术 Eye Gaze Tracking in Human Computer Interaction
    优质
    简介：本文探讨了在人机交互领域中眼动追踪技术的应用与发展，分析其如何提升用户体验及界面设计，并讨论未来潜在的研究方向和挑战。 这是一本难得的电子书，对人机交互中的眼动跟踪技术进行了详尽而深入的探讨。机会宝贵，不要犹豫了！
     
  • Gaze Tracking in Python: Simple Eye Tracking Using Timm & Barths Gradient-Based Algorithm for Locating
    优质
    本文章介绍了如何使用Python实现基于Timm和Barth算法的简单眼动追踪技术，该算法通过梯度计算来定位虹膜中心，易于理解和应用。 在Python的gaze_tracking模块中实现了一个简单的注视跟踪功能，该功能基于Timm与Barth提出的梯度算法来定位虹膜中心。首先，在图像中识别面部轮廓（Kong）。然后使用预设的比例值获取大致的眼睛区域位置。 接下来，针对每个眼睛区域执行以下步骤： 1. 计算x和y方向的图像梯度。 2. 确定每个像素点上的归一化梯度向量(gi)。 3. 对于每一个可能成为虹膜中心的位置进行测试，并基于该位置及其周围像素的梯度向量来评估其可能性： - 计算从潜在中心到各个像素的规范化位移矢量(di) - 将每个di与对应的gi点积，然后将这些结果累加起来 - 如果这个总和超过了迄今为止的最大值，则更新最大值，并记录下当前可能中心的位置坐标。 4. 最后选定具有最高得分的那个位置作为该眼睛虹膜的中心。 在确定了两个眼瞳各自的中心之后，接下来的任务就是定位位于虹膜外部的一组参考点。通过比较这些参考点与已知的眼球中心之间的相对距离和方向信息，可以进一步推断出当前用户的视线指向何处。
     
  • Human-Computer Interaction: An Empirical Research Perspective
    优质
    《人机交互：实证研究视角》一书从实证角度探讨了人机交互领域的关键问题与挑战，为研究人员和从业者提供了深入的理解和洞察。 Human-Computer Interaction from an Empirical Research Perspective
     
  • Eye-of-Horus：开放源代码眼动追踪系统
    优质
    Eye-of-Horus是一款开源的眼动追踪软件，它通过先进的算法和用户友好的界面提供精确的眼球运动数据。适合科研与教育使用。 Eye of Horus 是一个开放源代码平台，能够控制任何仅通过注视就能识别的设备。该项目（包括硬件和软件）是在萨拉戈萨太空应用程序期间从头开始构建的，旨在解决太空中可穿戴设备面临的挑战。该设备可以帮助NASA及其宇航员工程师完成任务。 Eye of Horus系统结合了眼动追踪技术和前置摄像头，可以确定用户正在注视的目标，并通过无线协议控制目标设备。为了识别和交互这些目标物体，它使用光信标（类似于LiFi技术）进行定位。 对于在实验室或现场工作的NASA工程师来说，他们通常需要操作计算机和其他工具来完成任务，在某些情况下这种互动并不方便且可能打断他们的工作流程。此外，在太空环境中缺乏重力会限制宇航员的活动能力，并影响到工作效率和安全性。因此我们接受了太空应用程序挑战赛的任务，旨在设计并制造出一种可穿戴配件，以帮助人们与计算机、电子设备乃至日常物品进行交互，只需通过注视它们即可。 该挑战的目标是创建一个能够使NASA地面工作人员及航天员更高效工作的解决方案。
     
  • Eye-Tracker: 实施与优化“每个人的眼动追踪”文章中的iTracker模型
    优质
    本文介绍了如何实施和优化基于每个人的眼动追踪论文中的iTracker模型，致力于使眼动追踪技术更加普及和个人化。通过详细的技术解析和实践指导，为研究者提供了一个易于操作的框架，旨在降低眼动追踪技术的应用门槛，并提升其在人机交互、心理学等领域的应用效果。 眼动仪采用了论文提出的iTracker模型，并对其进行了实施与改进。图1展示了原始的iTracker架构，而图2则显示了经过修改后的iTracker架构。这两张图表详细对比了两种不同的体系结构。 修改后的模型相对于原版iTracker模型唯一的不同在于：我们首先将面部层FC-F1和面罩层FC-FG1进行连接，在应用完全连接的层FC-F2之后，再将眼睛层FC-E1与这一层次相接。我们认为这种改良过的架构优于原始版本。从直觉上讲，把面罩信息跟眼睛的信息直接相连可能会使模型产生混淆，因为这两类数据之间不存在关联性。即便iTracker能够通过学习来理解这一点，改进后的模型则更加明确地利用了这样的知识结构从而超越原版。 在实验中发现，修改过的架构显示出更快的收敛速度（28个周期对比40多个周期），同时验证误差也更低（分别为2.19厘米和2.514厘米）。iTracker模型的具体实现是在itracker.py文件里完成的。
     
  • 眼动追踪技术：原理与应用（第三版）
    优质
    《眼动追踪技术：原理与应用（第三版）》全面介绍了眼动追踪技术的基本原理及其在心理学、医学和人机交互等领域的广泛应用。 《眼动跟踪技术：原理与应用（原书第3版）》一书特色鲜明、内容新颖且图文并茂，兼具理论深度与实用性，是研究眼动追踪领域的一本重要专著。该书适合心理学、工业工程、市场营销和计算机科学等领域的教师、科研人员、研究生以及高年级本科生和技术工作者作为参考读物使用。
     
  • WebGazer.js：利用用户互动实现可扩展网络摄像头的眼动追踪技术
    优质
    简介：WebGazer.js是一款轻量级JavaScript库，它能够通过分析用户与网页的交互数据来实现在浏览器中进行眼动追踪。该工具使用用户的网络摄像头捕捉眼部动作，并结合机器学习算法预测用户视线焦点，为用户提供更加直观和个性化的浏览体验。 WebGazer.js是一个用于眼睛追踪的库，它利用普通的网络摄像头来实时推断网页访问者的视线位置。此库包含的眼睛跟踪模型通过观察用户与页面互动进行自我校准，并建立眼特征与屏幕位置之间的映射关系。完全用JavaScript编写，只需少量代码即可将WebGazer.js集成到任何希望深入了解其访客并改善用户体验的网站上。 此外，它在客户端浏览器中运行，无需向服务器传输视频数据；只有当用户授予访问网络摄像头权限时才会启动该库的功能。主要特点包括： - 实现了大多数主流浏览器上的实时注视点预测功能 - 不需要特殊硬件，仅使用您的网络摄像头即可通过点击和光标移动进行自我校准 - 与几行JavaScript代码轻松集成 - 可交换组件用于眼检测及多种注视点预测模型 - 向用户提供了有用的视频反馈，并支持建立资料库 如果要从源码构建存储库，请遵循相应的指示。
     
  • 利用MATLAB的人脸动态追踪技术
    优质
    本项目采用MATLAB开发人脸动态追踪系统，结合先进的图像处理和机器学习算法，实现对人脸的精准识别与跟踪。 基于模型跟踪的技术通过获取目标的先验知识并建立低参数模型，在每一帧图像上使用滑动窗口进行匹配来实现人脸识别和追踪。常用的跟踪模型包括肤色模型、椭圆模型、纹理模型及双眼模板等。 具体而言，利用肤色作为关键信息的人脸跟踪方法采用适当的表色系统，通过识别肤色这一特征来进行人脸定位。由于肤色具有对放大或缩小以及微小变形不敏感的特性，并且在图像中即使脸部相对于镜头的位置变化较大时也能保持相对稳定的信息表现形式，这类方法可以在前一帧分析结果的基础上快速准确地追踪到后一帧中的面部区域。因此，在速度和姿态不变性方面表现出色。 当前的人脸跟踪技术大多采用基于肤色模型的方法来实现高效且可靠的识别与定位功能。
     
  • BeGaze眼动追踪分析
    优质
    BeGaze眼动追踪分析系统利用先进的技术捕捉和解读用户的眼球运动数据，帮助企业深入理解用户的视觉行为与偏好，优化产品设计与用户体验。 BeGaze用于分析眼动跟踪的数据，并需与experiment center及iviewx文档结合使用。
     
  • 眼动追踪技术：原理与应用（第二版原著的中文译本）
    优质
    本书为《Eye Tracking: Principles and Practices》第二版的中文翻译版本，深入浅出地介绍了眼动追踪技术的基本原理及其在心理学、人机交互等领域的广泛应用。 《眼动跟踪技术：原理与应用（原书第二版）》适合作为心理学、工业工程、市场营销、计算机科学等领域从事眼动跟踪及其应用研究的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员的参考用书。