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。

眼圈 EyeLoop是基于Python 3的眼动仪，专门针对消费级硬件上的动态，闭环实验量身定制。积极维护该软件：鼓励用户为它的开发做出贡献。 特征 在非专用硬件上高速> 1000 Hz（无需专用处理单元）。 模块化，可读性，可定制性。 开源，完全是Python 3。 可在任何平台上使用，易于安装。 积极维护。 概述 怎么运行的 EyeLoop由两个功能域组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如： 实验 数据采集 将视频序列导入引擎 这些模块从引擎导入或提取数据，因此分别称为Importers和Extractors 。 EyeLoop最吸引人的功能之一是其模块化：通过将模块与核心引擎结合在一起，即可轻松建立实验。因此，引擎只有一项任务：根据导入的序列计算眼动数据，并提供生成的数据以进行提取。 如何运作？如何工作？如何工作？ 入门 安装 只需通过克隆存储

视觉训练-Optics Trainer Eye Tracking Bundle眼动仪虚拟现实弱视视觉治疗与训练系统.docx

PyEyetracker Tobii眼动仪的python界面 用法 将.dll和.pyd文件下载到您的项目python文件夹中 from EyeTracker import init, getBuffer 看一下example.py 要求 Windows 10 Python3.7 32位 Visual Studio 2019 Tobii本机流引擎 开发更多 我只使用了一小部分Tobii提供的SDK。 如果要开发更多功能，此部分可能会有所帮助。 我按照[1]和[2]的代码开发此API。 我的经验是：在Visual Studio中使用Nuget下载Tobii Native Stream Engine。 然后按照[1]的设置进行操作。 参考

眼动仪设置 设置屏幕注视信息，以进行。 旨在在没有耳机的情况下提供身临其境的真实感。 同样，使用此产品，屏幕和身临其境的体验之间没有任何隔stands。 因此，我们的临床医生将在不干扰设备的情况下进行工作。 该存储库包括用于设置眼动追踪程序的功能，包括：（i）眼动追踪器的校准； （ii）寻找眼位； （iii）确认眼动仪校准设置。 它在TobiiHelper类中包含与新的 配合使用的功能，以及必不可少的Eye-Tracking例程。 该仓库是所做的工作的一部分，，一个调研组和 ，双的 。 该项目还涉及的合作。 和都是的IST 联合实验室。 引用 我们恳请利用该资料库在其相关出版物中引用该资料的科学研究和研究。 同样，我们要求使用资源库的开放源代码和封闭源代码作品来警告我们这种使用。 您可以使用以下BibTeX条目来引用我们的工作： @article{CALISTO202110260

A Cognition Based Attention Model for Sentiment Analysis.zip

iTracker神经网络模型原始论文，帮助理解网络组成原理和样本采集策略。结合我上传的数据集，可以训练基于tensorflow的深度学习模型

Experiment Center用于准备眼动跟踪的实验

iMap4：iMap4-使用线性混合模型的眼动数据（例如，注视图）的空间映射

In the process of eye tracking , a subject may focus on a point for a longer time, we call it fixation points, theprocess between fixation points is a saccade. Here, we investigate into the correlation between eye-tracking data andEEG(Electroencep