利用TensorFlow.js，通过浏览器和前置摄像头实现眼球追踪模型LookieLookie的训练与使用，该模型能在用户注视屏幕不同位置时做出响应。
圆栗子 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
啊，老板的眼神飞过来了，还不快切回工作界面？
从前，我们几乎无从躲避来自身后的目光，但现在不一定了。
如果有个眼球追踪AI，加上人脸识别，或许就能在被老板盯上的瞬间，进入奋力工作模式。
戏是有点多。不过眼球追踪这件事，只要有电脑的前置摄像头，再有个浏览器，真的可以做到。
来自慕尼黑的程序猿Max Schumacher，就用TensorFlow.js做了一个模型，你看向屏幕的某一点，它就知道你在看的是哪一点了。
我来训练一把
这个模型叫Lookie Lookie，不用服务器，打开摄像头就可以在浏览器上训练，不出三分钟就能养成一只小AI。
在下试了一试。
摄像头拍到的画面就显示在屏幕左上角，脸上是绿色的轮廓，眼睛被一个红色方框框住。
收集数据的方式很简单，只要四处移动鼠标，眼睛跟着鼠标走，然后随时按下空格键，每按一次就采集一个数据点。
第一波，只要按20次空格，系统就提示，可以点击训练按钮了。
训练好之后，屏幕上出现一个绿圈圈。这时候，我的眼睛看哪里，绿圈圈都应该跟着我走的。
可它似乎有些犹豫。系统又提示：现在数据不太够，可能还没训练好，再取一些数据吧。
那好，再取个二三十张图，训练第二波。
果然，这次绿圈圈跑得自信了一些，左看右看它都驰骋 (比较) 如风。
相比之下，对于上下移动的目光，AI的反应似乎没有那么敏锐。大概是因为，电脑屏幕上下距离不够宽，眼球转动不充分吧。
不过，在训练数据如此贫乏的前提下，神经网络也算是茁壮成长了。
需要注意的是，收集数据的时候，脸不要离屏幕太远 (也不要倒立
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