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GazeRecorder：适用于可用性测试的WebCam眼动追踪工具——开源版本

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简介：
GazeRecorder是一款开源的眼动追踪软件，专为进行网页和应用程序的用户体验研究设计。通过连接网络摄像头，它能准确记录用户视线轨迹，帮助开发者优化界面布局与交互流程。 GazeRecorder是一款使用普通网络摄像头自动记录人们在计算机屏幕上查看的位置及活动的眼动仪。与传统眼动追踪技术相比，它不需要专业的实验室环境或受访者参与，在家中即可通过个人电脑进行眼睛跟踪。 该软件采用多种先进的算法来识别面部、关键特征、眼睛和虹膜的3D位置，并且即使用户移动头部、光线变化或者部分遮挡脸部的情况下也能保持准确度。此外，GazePointer功能允许用户仅凭眼动操作鼠标光标。 更多信息可以在其官方网站上找到：https://gazerecorder.com

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  • GazeRecorder：适用于可用性测试的WebCam眼动追踪工具——开源版本
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    GazeRecorder是一款开源的眼动追踪软件，专为进行网页和应用程序的用户体验研究设计。通过连接网络摄像头，它能准确记录用户视线轨迹，帮助开发者优化界面布局与交互流程。 GazeRecorder是一款使用普通网络摄像头自动记录人们在计算机屏幕上查看的位置及活动的眼动仪。与传统眼动追踪技术相比，它不需要专业的实验室环境或受访者参与，在家中即可通过个人电脑进行眼睛跟踪。 该软件采用多种先进的算法来识别面部、关键特征、眼睛和虹膜的3D位置，并且即使用户移动头部、光线变化或者部分遮挡脸部的情况下也能保持准确度。此外，GazePointer功能允许用户仅凭眼动操作鼠标光标。 更多信息可以在其官方网站上找到：https://gazerecorder.com
     
  • UmUTracker: 适用于2D粒子追踪及基于3D DHM追踪的MATLAB工具 - 开源版本
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    UmUTracker是一款开源的MATLAB工具，专为2D粒子追踪和基于3D数字全息显微镜(DHM)的复杂追踪设计，旨在简化科研人员的数据分析流程。 我们提供了一种通用且快速的MATLAB程序（UmUTracker），该程序可以通过分析由光学显微镜或数字全息显微镜采集的长视频序列来自动检测和跟踪粒子。我们的程序使用等腰三角形变换找到二维粒子中心位置，并通过一维径向强度轮廓，利用快速实施的Rayleigh-Sommerfeld数值重建算法确定轴向位置。 更新v1.1于2017年11月21日发布，修复了错误并增加了Blob检测功能。 请参阅我们的主页以获取更多信息。引用我们的工作时，请使用以下信息：Zhang, H., T. Stangner, K. Wiklund, A. Rodriguez and M. Andersson (2017). UmUTracker: a generic MATLAB program for automated particle tracking in 2D optical microscopy or 3D digital holographic data. Computer Physics Communications 219: 390-399。
     
  • Python开发的开源眼动追踪项目
    优质
    这是一个基于Python的开源眼动追踪系统项目，旨在为研究人员和开发者提供一个强大且易于使用的工具来分析用户眼睛运动数据。 Pupil是一个积极且社区驱动的开发项目。Pupil Core移动眼动追踪硬件具有易访问性、可扩展性和价格优势。当速度成为关键因素时，该软件是开源的，并使用Python和C++编写。我们的目标是为各种人群提供工具，帮助他们学习并开展眼动追踪项目。欢迎您在Discord上与我们交流。即使您不具备编程知识，也能轻松加入进来。
     
  • Opentrack：适用于游戏与飞行模拟软件的头部追踪工具——开源版本
    优质
    Opentrack是一款开源的头部追踪工具，专为增强游戏和飞行模拟软件中的视角控制而设计，提供精确流畅的头部跟踪体验。 Opentrack是一款应用程序，可以跟踪用户的头部运动并将此信息传递给游戏和飞行模拟软件。它允许输出整形、过滤，并在Windows、OSX和GNU/Linux上构建代码库。
     
  • 用于测试追踪的视频
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    该视频为测试追踪系统性能而设计，展示了不同场景下目标跟踪技术的应用与挑战。通过分析，可优化算法以提高准确性和稳定性。 目标跟踪是指在视频序列或图像序列中对特定对象进行连续定位的过程。这个过程通常涉及到检测、识别和预测移动物体的位置，并且需要处理诸如遮挡、光照变化等因素带来的挑战。目标跟踪技术广泛应用于监控系统、自动驾驶汽车以及人机交互等领域，对于提高系统的智能化水平具有重要意义。
     
  • Gremlins.js：适用于Web应用与Node.js的Monkey测试工具-开源版
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    Gremlins.js是一款用于检测Web应用和Node.js软件漏洞的猴子测试工具，帮助开发者快速发现并修复潜在问题。开源版本可供自由下载使用。 Gremlins.js 是一个用 JavaScript 编写的开源猴子测试库。它会在网络应用程序上释放一大群无纪律的小鬼，以检查其健壮性。我们对 Gremlins.js 的代码进行了现代化改造，使其成为用于前端应用程序的猴子测试库之一。现在检测 JavaScript 代码中的内存泄漏非常容易。 Gremlins.js 带有五种无纪律的小鬼：点击器、表单填充器、滚动器、打字器和触摸器，它们会试图破坏您的 Web 应用程序。您还可以轻松添加自定义小精灵。虽然这些小鬼竭尽全力破坏您的应用程序，但另一种称为 mogwais 的脚本会监视控制台错误和每秒帧数以检测性能问题。 每个动作以及所有可能发生的错误都会被记录下来！在 2.0 版本中，我们现在使用 npm 发布库并利用 unpkg 提供服务。
     
  • EyeTrack：利用Python实现眼动追踪
    优质
    EyeTrack是一款基于Python的眼动追踪工具，旨在通过简洁高效的代码实现精确的眼球运动监测与分析。适合研究和开发人员使用。 使用Python进行眼动追踪可以通过多种库和工具实现。这种方法可以应用于人机交互研究、用户体验测试等多个领域。在开发过程中，开发者可以根据项目需求选择合适的库来处理数据采集、分析等工作。例如，一些流行的库包括PyGaze和EyeTribe SDK等，它们提供了丰富的接口用于操作硬件设备以及解析眼动追踪数据。 重写时没有改变原文的意思，并且去除了任何可能存在的联系信息或网址链接。
     
  • 利用Python和OpenCV进行眼动追踪
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    本项目旨在使用Python编程语言结合OpenCV库实现眼动追踪技术。通过视频捕捉与图像处理算法分析眼部运动，为研究及人机交互应用提供技术支持。 项目详情如下： 该项目旨在详细介绍一个特定的技术或产品（具体内容请参阅原链接）。文中详细阐述了项目的背景、目标以及实现方法，并提供了相关的技术细节和实施方案。 请注意，原文中包含的联系信息和个人资料已被移除以保护隐私并遵守平台规则。
     
  • 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。
     
  • 光线追踪引擎 raytracer：适用于 MATLAB 的简易工具 - MATLAB 开发
    优质
    raytracer是一款专为MATLAB设计的轻量级光线追踪引擎，旨在简化复杂的3D图形渲染过程。该工具箱支持高效创建逼真的图像和动画，适合科研与教学使用。 提议的光线追踪器能够创建简单的合成场景，并从不同的相机位置进行渲染。对象的一些属性（如位置、方向、大小）可以定义为常数或时间函数。实际引擎支持纹理映射和抗锯齿功能，但目前不支持阴影、反射和折射。 该光线追踪器对计算机视觉领域的研究人员可能有帮助，因为它不仅可以生成图像，还可以计算光线击中点的绝对和相对位置及索引（即哪些对象的哪一面被击中）。此特性有助于估计视差图（水平和垂直）以及运动场。