TurkerGaze：基于网络摄像头的众包眼动追踪工具

TurkerGaze：基于网络摄像头的众包眼动追踪工具

TurkerGaze a webcam-based eye tracking game for collecting large-scale eye tracking data via crowdourcing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/TurkerGaze

项目介绍

TurkerGaze 是由普林斯顿视觉小组的 Pingmei Xu 和 Jianxiong Xiao 开发的一款基于网络摄像头的眼动追踪游戏。该项目旨在通过众包的方式收集大规模的眼动追踪数据。TurkerGaze 使用 JavaScript 实现，其详细技术细节已在 arXiv 技术报告 中进行了描述。

项目技术分析

TurkerGaze 的核心技术是基于网络摄像头的眼动追踪。通过 JavaScript 实现的眼动追踪算法，能够实时捕捉用户的视线焦点，并记录下用户在浏览图像时的眼动轨迹。这种技术不仅适用于科研领域，还可以广泛应用于用户体验研究、广告效果评估等领域。

项目及技术应用场景

1. 科研领域：TurkerGaze 可以用于心理学、认知科学等领域的研究，帮助研究人员分析用户在不同任务中的眼动模式。
2. 用户体验研究：在产品设计和开发过程中，通过 TurkerGaze 可以收集用户对界面的视觉关注点，从而优化设计。
3. 广告效果评估：通过分析用户在观看广告时的眼动数据，可以评估广告的吸引力和有效性。

项目特点

1. 众包数据收集：TurkerGaze 通过众包的方式收集眼动数据，能够快速积累大量样本，适用于大规模数据分析。
2. 易于使用：项目提供了简单的安装和使用指南，用户只需几步即可启动眼动追踪任务。
3. 灵活配置：用户可以根据需要自定义图像列表，灵活调整任务内容。
4. 开源免费：TurkerGaze 采用 MIT 许可证，用户可以自由使用、修改和分发代码。

使用指南

1. 安装与启动：

   > ./scripts/install.sh
   > npm install
   > npm start
   

2. 运行眼动追踪任务：

   • 设置本地 Web 服务器，下载项目文件夹，打开 pugazetrackr.html 运行眼动追踪任务。
   • 将结果数据保存到本地文件，并通过 visualizer.html 进行可视化。

3. 自定义图像：

   • 创建一个包含 gaze 和 memory 字段的 .json 文件，例如 ./demo/imglist.json。
   • 通过 URL 参数 imglist 传递该文件的路径，例如 http://isun.cs.princeton.edu/TurkerGaze/pugazetrackr.html?imglist=your_imglist_url。
   • 运行任务并收集数据。

结语

TurkerGaze 作为一款开源的眼动追踪工具，不仅在科研领域具有广泛的应用前景，还能为产品设计和广告评估提供有力的数据支持。无论你是研究人员、产品设计师还是广告从业者，TurkerGaze 都能帮助你更好地理解用户的视觉行为，从而做出更明智的决策。赶快尝试一下吧！

TurkerGaze a webcam-based eye tracking game for collecting large-scale eye tracking data via crowdourcing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/TurkerGaze