即使对于有经验的用户，制定和重新制定可靠的文本查询也已被认为是信息检索（IR）中的一项艰巨任务。 大多数现有的查询扩展方法，尤其是基于隐式相关性反馈的查询扩展方法，都利用用户的历史交互数据，例如单击，滚动和查看文档的时间，来推导完善的查询模型。 进一步期望，如果我们可以通过直接在术语级别捕获用户当前的交互来实时挖掘用户的潜在查询意图，则用户的搜索体验将得到极大改善。 在本文中，我们提出了一种基于实时眼动跟踪的查询扩展方法，该方法能够：（1）利用眼动跟踪技术自动捕获用户正在查看的术语； （2）根据眼睛跟踪项并使用潜在狄利克雷分配（LDA）方法得出用户的潜在意图。 进行了系统的用户研究，实验结果证明了我们提出的方法的有效性。

版本0.7.1（2020-01-19） 如果您决定发布此软件获得的结果，请参考： ES.Dalmaijer，S.Mathôt和S.Van der Stigchel。（2013）。 PyGaze：一个开放源代码，跨平台的工具箱，可轻松进行眼动跟踪实验的编程。 行为研究方法。 doi： 该工具箱由Edwin Dalmaijer和Sebastiaan Mathot开发。 有关贡献者的更多信息，请参见： : PyGaze是开源软件，因此可以随意使用和修改。 但是，不提供保修。 如果该软件出现故障，导致计算机崩溃，配偶离开您，马桶堵塞和/或地球上全部核导弹发射，或者您可能要怪我们的任何其他事情， （s）概不承担任何责任。 PyGaze是根据GNU公共许可证（版本3）发行的，您应该已经收到该副本以及该软件的副本： PyGaze is a Python package for easil

走向端到端基于视频的眼动追踪 ECCV 2020出版物和数据集EVE随附的代码。 作者： ， ， 和 项目页面： : 设置 最好为此存储库设置Docker映像或虚拟环境（建议使用 ）。 请注意，我们已经在以下环境中测试了此代码库： Ubuntu 18.04 /基于Linux的集群系统（CentOS 7.8） Python 3.6 / Python 3.7 PyTorch 1.5.1 使用以下命令在某个地方克隆该存储库： git clone git@github.com:swook/EVE cd EVE/ 然后从该存储库的基本目录中，使用以下命令安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 请注意， 设立的torch和torchvision您的特定系统上的软件包。 您还需要设置ffmpeg进行视频解码。 在Linux上，我们建

非常难得的一本电子书 对人机交互中的眼动跟踪技术尽情详细深入的探讨 机会难得 不要犹豫了！

最新的国内外视线跟踪论文集锦 好不容易搜集到的

基于潜在主题建模的实时眼动跟踪查询扩展方法

最新眼动追踪技术《眼动跟踪技术:原理与应用(原书第3版)》特色鲜明，内容新颖，图文并茂，理论和实用性强，是一本不可多得的有关眼动跟踪的专著。《眼动跟踪技术:原理与应用(原书第3版)》适合作为心理学、工业工程、市场营销、计算机科学等领域从事眼动跟踪及其应用研究的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员的参考用书。

《眼动跟踪技术:原理与应用(原书第二版)》适合作为心理学、工业工程、市场营销、计算机科学等领域从事眼动跟踪及其应用研究的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员的参考用书。