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GazeDataCapture: 凝视估计与眼动追踪数据捕获

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简介:
GazeDataCapture是一款先进的软件工具,专注于凝视估计和眼动追踪技术的数据采集与分析,适用于人机交互、心理学研究等领域。 在论文“MPIIGaze:真实世界的数据集和基于深度外观的注视估计”中实现数据捕获的过程中,作者详细描述了如何收集用于训练和测试模型的真实场景下的视线数据。该研究利用先进的传感器技术和算法来捕捉用户在不同环境中的自然头部运动以及相应的目光方向,从而构建了一个高质量且多样化的数据集合。此方法为开发更准确、更具适应性的注视估计系统提供了坚实的基础。

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  • GazeDataCapture:
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    GazeDataCapture是一款先进的软件工具,专注于凝视估计和眼动追踪技术的数据采集与分析,适用于人机交互、心理学研究等领域。 在论文“MPIIGaze:真实世界的数据集和基于深度外观的注视估计”中实现数据捕获的过程中,作者详细描述了如何收集用于训练和测试模型的真实场景下的视线数据。该研究利用先进的传感器技术和算法来捕捉用户在不同环境中的自然头部运动以及相应的目光方向,从而构建了一个高质量且多样化的数据集合。此方法为开发更准确、更具适应性的注视估计系统提供了坚实的基础。
  • Gaze Tracker: 基于OpenCV的系统实验,演示了利用算操控鼠标的方法
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    Gaze Tracker是一款基于OpenCV开发的眼球追踪软件,通过捕捉眼部图像并分析瞳孔运动来估计用户的视线方向,并以此控制电脑鼠标的移动。 凝视追踪器项目是一项基于虹膜上凝视光圈位置的实验性凝视跟踪系统。通过捕捉眼睛对光源反射的变化并分析闪烁,可以估计用户在屏幕上的注视点,并将其作为输入(例如移动鼠标指针)。为了实现这一功能,需要高分辨率的眼睛图像和一个靠近相机的光源。 硬件需求:使用智能手机充当固定的远程摄像头,并安装特定的应用程序来控制它。将手机闪光灯LED置于一只眼睛前方以获得稳定的光线支持。 入门指南: 1. 克隆存储库 ``` git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git ``` 2. 安装依赖项(根据操作系统选择命令) - 对于基于Debian的系统,使用以下命令安装所需包: ``` sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv ``` - 对于Arch Linux及其衍生版: ``` sudo pacman -S python-pip python-virtualenv ``` 演示版本包括校准阶段和鼠标控制阶段。
  • BeGaze分析
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    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。
  • 替代在线。无需睛的注
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    MouseView.js是一款创新工具,专注于分析用户的鼠标移动路径,为开发者提供了一种成本效益高且实用的方法来模拟眼动追踪技术,从而深入了解用户行为和偏好,而无需实际的眼球运动数据。 MouseView.js 注意鼠标跟踪功能。作为在线眼动追踪的替代方案。 文档与更新详情请参阅相关页面。 当前站点状态: 模糊库仍在开发中,请勿在未经我们许可的情况下于您的应用程序中使用高斯模糊功能。请注意,此仓库中的问题汇总了已知的问题情况。 演示 入门指南 MouseView.js旨在网页上注入一层。只需将脚本包含在网站的``标签内即可。 最新的版本托管在网络平台上: ```html ``` 或者,您可以下载特定版本并按如下方式使用它: ```html ``` 或在JavaScript中直接引用。
  • Android鹰
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    Android鹰眼行踪追踪是一款专为安卓手机设计的位置监控应用,它能有效追踪和记录用户或其授权设备的行动轨迹,提供实时位置信息及历史路径回放功能。 Android鹰眼轨迹追踪实现类轨迹追踪功能,支持实时监控,并能上传自定义属性的轨迹点数据以及自定义entity属性。该系统可以用于追踪车辆、人员等各种运动物体,提供实时定位、轨迹追踪及存储查询等功能。具体效果请参考相关文档或示例。
  • -opencv.rar
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    本资源为“眼部追踪-opencv”项目文件,包含使用OpenCV库实现的眼部跟踪算法代码及相关文档,适用于计算机视觉与人工智能学习。 这是一个使用OpenCV进行图像识别的演示程序,可以实时检测人脸并追踪眼球。代码简洁明了,思路也不复杂,适合初学者或有兴趣的人尝试一下。
  • Tobii程序的MATLAB源码
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    本资源提供了一套基于MATLAB的眼动仪视觉追踪程序源代码,适用于Tobii眼动仪。该程序能够高效地分析用户注视点数据,并支持多种实验设计需求。 Tobii眼动仪视觉追踪程序的源码使用MATLAB编写。
  • Qt程序崩溃信息的示例
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    本示例介绍如何在Qt应用程序中捕捉并追踪程序崩溃的信息,帮助开发者快速定位和解决问题。 在开发Qt应用程序的过程中遇到程序崩溃是很常见的问题。理解如何捕获并追踪这些错误对于解决问题至关重要。本段落将详细介绍如何实现这一功能,并通过一个名为TestCrash的示例程序来展示整个过程。 首先,我们需要了解Qt中的信号和槽机制。当程序发生异常时,在Qt中会触发未处理异常,这时可以通过自定义信号与槽的方式来捕获这个异常信息。我们使用`QApplication::installUnhandledExceptionFilter()`函数安装一个未处理异常过滤器,这样在出现错误时可以收到通知。 接下来需要创建一个专门用于捕捉并处理这些异常的函数。此函数接收一个类型为`std::exception_ptr`的参数,并利用该参数获取到关于发生问题的信息。在这个过程中还可以收集其他相关信息如进程ID、线程ID和当前时间戳,帮助我们追踪错误来源。在TestCrash示例程序中,关键代码如下: ```cpp #include #include #include #include #include void unhandledExceptionFilter(std::exception_ptr eptr) { if (eptr != nullptr) { // 检查是否发生了异常 std::cerr << Uncaught exception! << std::endl; try { std::rethrow_exception(eptr); // 尝试重新抛出捕获的异常,以便在调试器中查看堆栈信息。 } catch (const std::exception& ex) { // 处理标准库中的异常 std::cerr << Exception type: << ex.what() << std::endl; } catch (...) { std::cerr << Unknown exception << std::endl; // 捕获未知类型的异常。 } QFile logFile(crash_log.txt); // 创建日志文件 if (logFile.open(QIODevice::WriteOnly)) { QTextStream out(&logFile); out << Timestamp: << QDateTime::currentDateTime().toString() << \n; // 记录时间戳 out << Exception: ; if (auto ex = std::current_exception()) { out << demangleTypeName(typeid(*ex).name()) // 获取异常类型名称 << : << ex->what() << \n; } } logFile.close(); } int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); app.setOrganizationName(YourOrganization); app.setApplicationName(TestCrash); std::set_unexpected(unhandledExceptionFilter); // 安装未捕获异常处理器 return app.exec(); } ``` 这个例子中定义了`unhandledExceptionFilter()`函数,它会打印出错误类型和信息,并将这些记录写入名为crash_log.txt的日志文件。此外,在实际开发过程中还可以使用像Q CrashReporter这样的工具来生成更加完善的崩溃报告,包括用户反馈界面、自动发送崩溃报告等功能。 总之,通过上述方法可以在Qt应用程序发生异常时获取到详细的错误信息,这将有助于诊断并修复问题。“TestCrash”程序就是一个很好的演示案例。
  • Alienware
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    Alienware眼球追踪器是一款专为游戏设计的外设产品,通过精准的眼球追踪技术提升玩家的游戏体验和个性化设置。 关于外星人眼动仪无法使用的问题,这里提供了一个终极解决软件。
  • 设备
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    简介:眼部追踪设备是一种能够捕捉和分析用户眼球运动轨迹的技术工具,广泛应用于人机交互、虚拟现实及市场调研等领域。 眼动仪是一种先进的技术设备,能够记录并分析人的眼睛运动情况,并提供有关用户视觉注意力、阅读习惯及关注区域的重要数据。它在心理学、认知科学、广告学以及人机交互等多个领域中有着广泛的应用价值。MATLAB(矩阵实验室)是处理和解析眼动仪数据的强大工具,其具备丰富的数学计算能力和强大的编程环境,使得研究人员可以方便地进行深度的数据分析与可视化。 genicaminterface.mlpkginstall 是用于安装GENICAM接口的MATLAB包管理器命令。GENICAM是一个全球性标准,旨在统一各种机器视觉和图像采集设备的接口规范,并包括眼动仪在内的多种硬件设备数据获取需求。通过该接口,开发者能够编写代码来控制与通信于眼动仪硬件之间,从而实现对实时捕捉的数据进行处理。 使用眼动仪时,首先需要确保计算机系统满足相应的硬件及软件要求,例如兼容的眼球追踪摄像头和驱动程序等配置。接下来,在MATLAB中安装并设置好genicaminterface工具包,并连接到相应设备上。一旦成功建立连接后,可以通过编写脚本在MATLAB环境中启动眼动跟踪功能以收集用户眼球运动数据。 完成数据采集之后,利用MATLAB提供的各种处理函数(如滤波、特征提取和统计分析等),能够帮助研究人员去除噪声并提取有价值的信息。例如,可以使用信号处理工具箱来平滑化眼动记录中的异常波动,并从中识别出注视点、扫视路径及瞳孔直径变化等一系列关键参数。 此外,在数据可视化方面,MATLAB的多种图形绘制功能有助于将复杂的数据转化为直观易懂的形式(如热力图和时间序列图等),从而展示用户的关注范围及其注意力模式的变化情况。同时也可以进行多变量分析以探究不同因素对视觉行为的影响,比如对比不同类型条件下眼动路径的区别。 综上所述,通过结合使用MATLAB与眼动仪不仅可以高效地收集并解析眼球运动数据,还能为深入了解人类的视觉认知过程提供科学依据,并有助于设计出更符合用户体验的产品和服务。实际应用中包括网页布局优化、广告效果评估、游戏界面改进以及阅读障碍研究等多个方面。掌握这两种工具的有效结合使用方法将极大提高科研工作的质量和效率。