揭秘GazeCapture：首个面向大众的开源眼动追踪解决方案
【免费下载链接】GazeCapture Eye Tracking for Everyone 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GazeCapture
在人工智能和人机交互领域，眼动追踪技术正迎来革命性突破。GazeCapture作为首个真正面向普通用户的眼动追踪项目，仅需一部智能手机就能实现专业级的视线追踪功能。这个由麻省理工学院CSAIL实验室开发的开源工具，彻底降低了眼动追踪技术的使用门槛。
项目核心价值：让眼动追踪触手可及
传统眼动追踪设备动辄数万美元，而GazeCapture通过巧妙的技术方案实现了成本的大幅降低。该项目包含三个关键组成部分：
- 海量数据集：收集自1474名志愿者的超过240万帧图像数据
- 预训练模型：提供基于深度学习的iTracker神经网络模型
- 完整工具链：从数据处理到模型部署的全套解决方案
技术架构深度解析
数据集特色
GazeCapture数据集的最大亮点在于其采集方式的创新。用户只需通过手机前置摄像头注视屏幕上的红色十字准线，系统就能自动记录眼动数据。这种设计不仅保证了数据的真实性，还确保了采集过程的便捷性。
模型实现方案
项目提供两种主流框架的实现版本：
Caffe版本（位于models目录）：
- itracker_train_val.prototxt：完整的训练架构
- itracker_deploy.prototxt：优化后的推理版本
- 预训练权重：经过92,000次迭代训练的高精度模型
PyTorch版本（位于pytorch目录）：
- ITrackerModel.py：神经网络模型定义
- ITrackerData.py：数据加载与预处理
- main.py：训练与测试主程序
实际应用场景展示
用户体验优化
通过分析用户在界面上的视觉热点，设计师可以更科学地优化产品布局。GazeCapture提供的实时眼动追踪能力，让用户研究从定性走向定量。
科研教育应用
在心理学、神经科学等领域，GazeCapture为研究者提供了低成本的数据采集方案。其开源性也便于学术机构进行二次开发。
快速上手指南
环境配置
首先克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GazeCapture
安装PyTorch版本依赖：
cd pytorch
pip install -r requirements.txt
数据处理流程
使用prepareDataset.py脚本进行数据预处理：
python prepareDataset.py --dataset_path [原始数据路径] --output_path [处理后的输出路径]
模型训练步骤
启动训练流程：
python main.py --data_path [数据路径] --reset
性能表现与技术优势
根据官方测试结果，GazeCapture在iPad和iPhone设备上的综合测试误差仅为2.46厘米。这一精度足以满足大多数应用场景的需求。
核心优势对比：
| 特性 | 传统设备 | GazeCapture |
|---|---|---|
| 成本 | 数万美元 | 几乎为零 |
| 便携性 | 差 | 极佳 |
| 数据量 | 有限 | 海量 |
| 使用门槛 | 高 | 低 |
开发资源与支持
项目提供了丰富的代码示例和工具函数：
- 数据加载：loadSubject.m、loadAllSubjects.m
- 图像处理：generateCrops.m、cropRepeatingEdge.m
- 坐标转换：cam2screen.m、screen2cam.m等转换函数
未来展望与发展潜力
GazeCapture的成功证明了基于普通摄像头的眼动追踪技术的可行性。随着移动设备摄像头的不断升级和深度学习算法的持续优化，眼动追踪技术将在更多领域发挥重要作用。
从虚拟现实交互到驾驶安全监测，从医疗诊断辅助到教育效果评估，GazeCapture为这些应用场景提供了坚实的技术基础。其开源特性也确保了技术的持续迭代和社区共建。
这个项目不仅是技术创新的典范，更是开源精神的完美体现。通过将高端技术平民化，GazeCapture真正实现了"眼动追踪为每个人"的愿景。
【免费下载链接】GazeCapture Eye Tracking for Everyone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GazeCapture
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
