Eyeboard 是一个开源项目，旨在帮助残障人士。

注视数据捕获 在论文“ MPIIGaze：真实世界的数据集和基于深度外观的注视估计”中实现数据捕获

使用Python+OpenCV实现实时眼动追踪，不需要高端硬件简单摄像头即可实现，效果图如下所示。   项目演示参见：https://www.bilibili.com/video/av75181965/ 项目主程序如下： import sys import cv2 import numpy as np import process from PyQt5.QtCore import QTimer from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from PyQt5.uic import loadUi from PyQt5.QtGui

眼动追踪 用户体验设计利器。以用户体验研究为背景，介绍了眼动追踪技术的基本原理、在人机交互发展过程中评估用户体验的重要性和实践，并对眼动追踪技术在商务网站、移动设备、社交媒体、视频游戏等多个领域中的应用进行阐述，旨在提升用户体验。对产品进行更好的优化，也使设计人员更深入地了解用户浏览和使用技术的方式。

眼动追踪每个人的代码，数据集和模型 介绍 这是与2016 CVPR论文“所有人的眼动跟踪”相关的官方代码，数据集和模型版本的README文件。 数据集发布分为三个部分： 数据（图像文件和关联的元数据） 模型（Caffe模型定义） 代码（一些必要的脚本来利用数据） 继续阅读有关每个部分的更多信息。 历史 对数据集的任何必要更改将在此处记录。 2017年3月：原始代码，数据集和模型发布。 用法 此数据集（包括所有数据，模型和代码）的使用受相关的许可证的约束。 该许可证仅允许将发布的代码，数据集和模型用于研究目的。 我们还要求您引用相关的论文，如果您使用此数据集； 以下是BibTeX条目： @inproceedings{cvpr2016_gazecapture, Author = {Kyle Krafka and Aditya Khosla and Petr Kellnhofer

eyetrack：使用Python进行眼动追踪

Pupil是一个积极的，社区驱动的开发项目。 Pupil Core移动眼动追踪硬件易于访问，可入侵且价格合理。 当速度成为问题时，该软件是开源的，并且用Python和C ++编写。 Pupil开源眼动追踪平台。 Pupil是一个积极的，社区驱动的开发项目。 Pupil Core移动眼动追踪硬件易于访问，可入侵且价格合理。 当速度成为问题时，该软件是开源的，并且用Python和C ++编写。 我们的愿景是为有兴趣学习眼动追踪并开展眼动追踪项目的各种人群创建工具。 在Discord上与我们聊天。 用户您不需要知道如何编写代码

行业-电子政务-基于眼动追踪的电子书界面可用性评估研究.zip

人像因素对消费者注意力和购买意愿的影响——基于电商网页的眼动追踪实验研究.pdf

主要介绍了Python+OpenCV实现实时眼动追踪的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧