400万次注视：手机眼动追踪技术如何改变人机交互的未来
【免费下载链接】GazeCapture Eye Tracking for Everyone 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GazeCapture
眼动追踪技术正在重新定义我们与数字世界的互动方式，而GazeCapture项目让这项技术真正走进了每个人的生活。这个由麻省理工学院开发的创新项目，通过深度学习模型实现了无需专业设备的精准视线检测，仅用普通手机就能完成高精度眼动追踪。
为什么眼动追踪如此重要？
想象一下，你的手机能够知道你在看什么、关注什么，这将彻底改变用户体验设计的方式。眼动追踪不仅仅是技术上的突破，更是理解人类注意力机制的关键工具。从心理学研究到商业应用，从无障碍交互到虚拟现实，这项技术正在各个领域发挥着重要作用。
三大核心亮点让GazeCapture脱颖而出
无需专业硬件 🎯 - 告别昂贵的眼动仪设备，仅需智能手机前置摄像头即可完成所有数据采集和视线分析。
400万样本数据 - 基于超过10万用户的实际眼动数据训练，模型具有极强的泛化能力和准确性。
实时预测能力 - 深度学习模型能够在普通设备上实时运行，提供即时视线检测结果。
手机眼动追踪在实际场景中的惊人应用
用户体验优化 - 设计师可以了解用户在产品界面上的注意力分布，优化布局和交互流程。
广告效果评估 - 精准监测用户对广告内容的关注程度和浏览路径，为营销决策提供数据支持。
无障碍交互 - 为行动不便的用户提供全新的交互方式，通过视线控制实现设备操作。
五分钟快速上手：手机眼动追踪设置步骤
想要立即体验这项前沿技术吗？按照以下简单步骤即可开始：
- 环境准备 - 确保你的开发环境已安装Python和必要的深度学习框架
- 获取代码 - 克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GazeCapture - 模型配置 - 参考模型配置文件进行参数调整
- 数据采集 - 使用手机摄像头开始眼动数据收集
- 实时检测 - 运行主程序体验实时视线追踪功能
关键文件说明：
- 模型定义：models/itracker_deploy.prototxt
- 训练配置：models/itracker_train_val.prototxt
- PyTorch实现：pytorch/ITrackerModel.py
开始你的眼动追踪之旅
现在就是加入这场技术革命的最佳时机。无论你是开发者、研究者还是对前沿技术充满好奇的爱好者，GazeCapture都为你打开了一扇通往未来交互世界的大门。立即开始探索，用你的手机解锁眼动追踪的无限可能！
项目核心文件：
- 数据加载：pytorch/ITrackerData.py
- 主程序入口：pytorch/main.py
- 环境依赖：pytorch/requirements.txt
【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
