Gaze Tracking in Python: Simple Eye Tracking Using Timm & Barths Gradient-Based Algorithm for Locating the Iris Center
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简介：
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。
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