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。

Eyeboard 是一个开源项目，旨在帮助残障人士。

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

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

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

为了提高瞳孔中心定位精度,降低运算复杂度,首先采用星射线方法获取瞳孔边界点,与对整幅图搜索相比,计算量大大减小.设定感兴趣区域,对眼皮、眼睫毛及光斑干扰产生的虚假特征点进行剔除,然后利用特征点通过随机化的椭圆拟合定位瞳孔中心.随机化椭圆拟合允许杂质点的存在,确保了拟合定位算法的准确性,对虚假点的剔除更进一步加快了拟合速度.在连续帧处理时通过瞳孔像素数的变化快速对眨眼进行检测,区分眨眼与伪眨眼.实验结果表明,该算法简单且鲁棒性好.

眼动仪

BTAS 2012 provides all interested participants dataset of eye movements' recordings in CSV format.The dataset consists of 978 samples from 37 subjects. BTAS 2012为所有感兴趣的参与者提供了CSV格式的眼部运动记录数据集。数据集由来自37名受试者的978个样本组成。 rf_benchmark.csv svm_benchmark.csv uniform_benchmark.csv test.csv train.csv

基于眼动数据的人格预测（源码）.zip 大学生课程设计 基于机器学习的课程设计 自己大二写的课程设计

在不可预测的运动目标的视觉跟踪过程中, 眼动协调的神经动力学和平滑追踪.pdf