Laser-Eye：实时精准的眼动追踪

Laser-Eye：实时精准的眼动追踪

Laser-Eye Gaze Estimation via Deep Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Laser-Eye

项目介绍

Laser-Eye 是一个基于深度神经网络的眼动估计开源项目。该项目通过深度学习算法，能够实时并准确地捕捉到用户的眼球运动，为虚拟现实、增强现实、人机交互等领域提供了强大的技术支持。

项目技术分析

Laser-Eye 的技术核心基于深度神经网络，其中包括以下几个关键组件：

• 眼动估计：通过深度学习模型实现眼球的运动轨迹估计。
• 人脸检测：采用 RetinaFace 和 faster-mobile-retinaface 算法进行人脸检测。
• 面部特征点检测：使用 MobileNet-v2 和 Hourglass2(d=3)-CAB 模型进行面部特征点的定位。
• 头部姿态估计：利用 head-pose-estimation 算法估计头部姿态。
• 虹膜分割：通过 U-Net 版本模型进行虹膜分割。

项目对环境的要求较为宽松，支持 Python 3.5+，Linux、Windows 或 macOS 系统，并且推荐使用 CUDA enabled GPU 以实现最佳性能。

项目及技术应用场景

Laser-Eye 的应用场景广泛，主要包括以下领域：

1. 虚拟现实 (VR)：通过眼动追踪技术，提升 VR 设备的交互体验。
2. 增强现实 (AR)：结合 AR 技术实现更加自然的交互方式。
3. 人机交互：用于智能辅助设备，如智能眼镜、智能头盔等，提高人机交互的自然性和精准性。
4. 医疗领域：辅助进行眼部疾病的诊断和治疗。
5. 心理学研究：用于研究人的视觉注意和情感状态。

项目特点

1. 实时性：Laser-Eye 能够实时追踪眼球的运动，为交互应用提供即时的反馈。
2. 准确性：通过深度学习算法，实现了高精度的眼动估计。
3. 轻量级：项目中的多个模型均为轻量级，易于部署和集成。
4. 易于使用：项目提供了详细的文档和示例代码，方便用户快速上手。
5. 可扩展性：Laser-Eye 支持多种面部特征点检测模型，用户可以根据需要选择合适的模型。

总结

Laser-Eye 作为一款实时精准的眼动追踪开源项目，凭借其领先的技术和广泛的应用场景，成为了眼动追踪领域的一股强劲力量。无论是虚拟现实、增强现实还是人机交互，Laser-Eye 都能够提供高效的支持，为用户的交互体验带来质的提升。对于研究人员和开发者来说，Laser-Eye 无疑是一个值得尝试和深入研究的优秀项目。

Laser-Eye Gaze Estimation via Deep Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Laser-Eye