是不是觉得不可思议，js已经强大到这个地步？ 是的，js日新月异，它在不断的进步。只要稍不留神，那我们都只能望尘莫及了。
Apple is working on at least two AR projects that include an augmented reality headset set to be released in late 2022 or 2023 followed by a sleeker pair of augmented reality glasses coming at a later date.
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了用于处理图像和视频的各种功能和算法。以下是一些常见的功能和应用：
ICCV 2019 临近，不少论文和相应代码公布，也包括其中的WorkShop的工作。
虚拟现实创造了体验没有或不可能存在的世界的可能性。这种功能大大增加了研究人员的实验设置范围。测试场景不需要再受时间、安全、预算(甚至物理定律)等因素的限制。可以在VR中模拟任何东西。
来源：本文经AI新媒体量子位（公众号 ID: QbitAI）授权转载，转载请联系出处本文约1500字，建议阅读9分钟本文介绍了杜克大学最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以精确模拟人类观测世界的方式。 为了搞清楚人类是怎么看世界的，计算机开始学着“转动眼球”了： 然后凭借转动的眼球“搜集要观测的信息”，再聚焦在文字或者图像上，开始“收集数据”： 不仅能正常读书看画，甚至能模拟人类在无聊、兴奋、紧张等各种不同情绪下的瞳孔放缩、眨眼频率的细微变化。 事实上，这是杜克大学的研究人员最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以
人眼中心定位是一个用于眼部追踪的算法，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV库。 关于代码的编译，作者提供了CMakeLists.txt文件，同时支持Windows，Linux和Mac OS X。 该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in OpenCV，其中有一段演示视频，可以看到跟踪效果。 项目主要的算法来源于剑桥大学的一篇文章：《Accurate eye centre localisation by means of gradients》。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为了搞清楚人类是怎么看世界的，计算机开始学着“转动眼球”了： 然后凭借转动的眼球“搜集要观测的信息”，再聚焦在文字或者图像上，开始“收集数据”： 不仅能正常读书看画，甚至能模拟人类在无聊、兴奋、紧张等各种不同情绪下的瞳孔放缩、眨眼频率的细微变化。 事实上，这是杜克大学的研究人员最新开发的一种“虚拟眼睛”，可以精确模拟人类观测世界的方式。 这项研究目前已经开源，并即将发表于通信类顶会IPSN 2022上。 通过这项研究得到的几近真实的数据，将全部反
近期，清华大学建设管理系廖彬超副教授与清华大学心理学张丹副教授的联合研究工作在知名期刊《Safety Science》（Q1区, 影响因子4.105）发表了题为“A multimodal study to measure the cognitive demands of hazard recognition in construction workplaces. Safety Science”的研究论文。该研究以最大程度还原现场隐患识别的认知过程，并将近红外脑功能成像技术fNIRS (functional Near-infrared spectroscopy)技术引入建设安全管理领域。研究结果为隐患识别的认知过程解读提供了全新的思路。
（VRPinea 5月9日讯）今日重点新闻：英伟达与斯坦福大学合作研发2.5mm厚的超薄VR全息眼镜；Manus新款面向企业级市场的VR手套Quantum Metagloves开启预购；VR冒险游戏《Eye of the Temple》增加Speedrun（竞速）模式和排行榜。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Lucas Matney 编译 | 钱天培，魏子敏 据海外科技媒体TechCrunch今日报道，苹果近日收购了一家眼追踪公司，SenskMotoric Instruments（SMI）。这无疑将激起一波关于苹果未来增强现实（AR）与虚拟现实（VR）发展方向的讨论。 这家成立于1991年的德国公司已在眼追踪领域取得了相当大的成就，其中就包括了为虚拟现实研发的眼追踪应用。就在去年，这家公司宣布他们为HTC Vive的VR头盔研发了一款眼追踪开发工具。 而苹果对此次收
医学图像处理 / 计算机视觉 / 机器学习 / 深度学习等相关经验者优先。 Experience in medical image analysis, computer vision, image processing, machine learning, and deep learning is preferred. 香港中文大学眼科学与视觉科学系 Department of Ophthalmology and Visual Sciences (DOVS) of The Chinese Univers
本文告诉大家一个令人震惊的消息，Windows Community Toolkit 有一个大更新，现在的版本是 3.0 。最大的提升就是 WinForm 和 WPF 程序可以使用部分 UWP 控件。
目前的追踪方案都是基于CV的，使用红外灯光打亮眼底，使用高帧率的相机来捕获光源在角膜上面的位置。其实这个不难，难点在多个坐标之间的转换，因为有些是固定的，有些是不固定的，这就需要各种转换了，这个也是我们的眼动中最重要也是最需要研究的东西。
视频会议的好处，特别是在COVID-19大流行期间，就是让我们不必离开家。除非你有人把病毒带进你家，否则，如果你能减少去办公室或学校，远离飞机和公共交通，感染病毒的几率就低了。
光场成像技术是一种先进的成像方法，它记录了从场景中发出的光的方向信息，而不仅仅是强度。这种技术在虚拟现实（VR）中具有巨大的应用潜力，因为它允许用户与三维场景进行更自然的交互，并提供更逼真的沉浸式体验。本文将探讨光场成像技术的原理、在虚拟现实中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
本文来自Fourth Workshop on ComputerVision for AR/VR 2020的一篇演讲，演讲者是来自Facebook Reality Labs的科学家Michael Abrash。他主要介绍了AR/VR趋势的必然性，以及其中必不可少的CV技术。
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CES 2019，正在拉斯维加斯火热进行中。前两日，小编先对本届CES所涵盖的VR/AR、无人驾驶、芯片等多个领域的最新动态，进行了“终极前瞻”；后又对三星、LG、英伟达、谷歌、联想等大厂，在大会首日亮相的新产品与技术，做了全面汇总。
论文 1：Quantum Algorithms for Sampling Log-Concave Distributions and Estimating Normalizing Constants
本文以日本无人驾驶开源软件Autoware为参考，汇总分析了无人驾驶所涉及的基本算法，最后给出了在一些典型数据集上测试的效果。
眼动追踪是一项科学应用技术，用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看，眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟，用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。
Detection PASCAL VOC 2009 datasetClassification/Detection Competitions, Segmentation Competition, Person Layout Taster Competition datasetsLabelMe datasetLabelMe is a web-based image annotation tool that allows researchers to label images and share the
5 月 16 日（每年五月的第三个星期四）是今年的全球无障碍意识日（GAAD[3]）。这个年度活动旨在提醒开发者、设计师及相关从业人员关注其数字产品和服务的无障碍性。活动强调，对残障人士而言，技术的无障碍性至关重要，无障碍设计可以帮助他们更便利地使用网站、应用程序和各种数字设备。
在当今世界，基于图像的眼动追踪（eye tracking）变得越来越重要，这是因为人眼运动有可能变革我们与周围计算机系统交互的方式。此外，眼动的方式可以识别甚至在某种程度上预测我们的行动和意图，所以眼动分析可以赋能新的应用，特别是与 VR 或 AR 等现代显示技术结合时。例如，人眼注视（gaze）信号连同人机交互的可能性，使得残疾人能够借助专门为其疾症设计的特殊设备来与环境进行交互。在手术显微镜的应用场景中，外科医生必须进行多种控制行为，这时视觉信号可以用于自动对焦。人眼注视行为还可用于诊断精神分裂症、自闭症、阿尔茨海默症、青光眼等多种疾病。在 VR 或 AR 游戏中，人眼注视信号可用于减少渲染资源的计算。
都说，眼睛是心灵的窗户。 现在，对于医生来说，眼睛是大脑的窗户。 有了RightEye这个产品，医生可以通过眼动跟踪测试来诊断脑震荡以及阅读障碍。RightEye可以随身携带，还可以在几分钟之内判断出来，你要不要进一步就医。 一个人的眼动，可以看出来很多信息。 在做一些基础的测试任务时，像是盯着一个在直线移动的物体，每个人的眼动习惯都是不一样的。这个我们自己可能感知不到。 对于身体健康的人来说，这些不同都在正常的范围内，只是个体之间存在差异，但都在基线范围内。 如果说检测过程中，发现有人的眼动表现是掉出基线
3月份，中国科学院深圳先进技术研究院（简称“深圳先进院”）脑认知与脑疾病研究所脑图谱中心蔚鹏飞研究员团队（以下简称“脑所团队”）开发出用于自由移动小动物的超微型易兼容眼动追踪系统。相关研究成果以“An Easily Compatible Eye Tracking System for Free-moving Small Animals”为题发表在Neuroscience Bulletin期刊上。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】VR技术现在已经进展到，即使古迹被火山灰埋了两千年，也可以复现出当年的原貌，还能为游客定制观景体验啦。 最近，考古学家用虚拟现实技术（VR）完成了前所未有的创举。 他们用VR再现了庞贝古城的一栋别墅。完美复刻了被公元79年维苏威火山喷发毁掉前的古城别墅景象。这可以让现代人更直观地了解当时的人们在家里的生活图景。 用VR和眼动追踪，为当代人打造游览古代实境的完美体验 自有考古学以来，学人们一直对视觉复现自己的发掘对象兴趣浓厚。 在技术工具
OpenMV项目创造一款低价，可扩展，支持Python的机器视觉模块，这个模块的目标是成为“机器视觉世界的Arduino “，
据悉，在今年5月的SID DisplayWeek上，Oculus研究院的计算成像总监Douglas Lanman计划于发表三次主题演讲，其中在5月22日星期二发表的题为“Reactive Displa
AI 研习社：本文接“126篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用（上）”，是该整理的下半部分，即应用篇；按照各应用领域对论文进行分类。 3 应用 3.1 自然语言处理 (NLP) █[1] Antoine Bordes, et al. "Joint Learning of Words and Meaning Representations for Open-Text Semantic Parsing." AISTATS(2012) [pdf] ★★★★ 地址：https://www.hds.utc.f
2021年，元宇宙火了一把，微软推出了自己的元宇宙技术栈，Facebook直接改名Meta，全面拥抱元宇宙。电影头号玩家，失控玩家也让大家直观感受到虚拟现实，增强现实，混合现实这些技术对未来生活的影响。本篇则针对VR、AR相关的内容，给出个人的一点理解。先坦白，我之前对这块知之甚少，本文主要参考了GAMES中的VR专题。所以，这篇文章也可以算是我对VR专题的Review。
这5年里深度学习领域最亮的崽（仔）就是GAN。GAN具备非常广泛的应用场景，目前抖音里面生成人物卡通头像，人脸互换以及自动驾驶中通过传感器采集的数据生成逼真的图像数据，用于仿真测试等。 学习和掌握GAN，论文是必不可少的部分。前沿论文能够帮助大家快速了解领域内新的技术、算法、方向。 下面是给大家分享5月最新30篇GAN论文。 01.A deep learning approach to halo merger tree construction[2022-05-31] 02.Adversarial synt
在本章中，我们将学习聊天机器人。 我们将了解它们是什么以及如何使用它们。 您还将学习如何创建自己的聊天机器人。 我们将涵盖以下主题：
许多深度学习项目都有自己的展示demo，能够最快速的展示项目效果。今天介绍的是一个demo展示集合体，包含了人脸检测，图像分割，人脸识别和生成等19个项目。
CVer 有几天没更新论文速递了，主要是这段时间的论文太多，而且质量较高的论文也不少，所以为了方便大家阅读，我已经将其中的目标检测（Object Detection）论文整理出来。本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
Monitoring a Vue 3 front-end application is crucial for ensuring user experience and application performance. Front-end monitoring typically involves several key aspects:
人脸识别总感觉特别高深，但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库，可以直接调用，大大降低了人脸识别的难度。
在自动驾驶领域，基于激光雷达 (LiDAR) 的3D物体检测和运动行为预测是一种普遍的方案。目前绝大部分关于激光雷达的物体检测算法都是基于单帧的。激光雷达的多帧时序数据，提供了对于检测物体的多视角观测 (multiple views)，历史记忆 (history memory)，安全冗余 (redundant safty)，以及运动特征 (motion kinematics) 等丰富的信息；可用来帮助提高检测速度和精度，并且增加检测结果的可靠性。对于感知的下游模块，例如追踪和预测，时序信息则更为重要。
在元宇宙的热潮下，为了让AI数字人渗透到更多的领域中，FACEGOOD已经将语音驱动口型的算法技术开源，开源地址：
在drawBlue()接受一个Art类的引用，同时，它也可以接受一个Art的子类引用。因此，当传入Draw类的引用时，该方法也可以执行。因为，Draw类是从Art类继承而来的，Art类的接口必然存在于Draw中，从Draw类向上转型会缩小接口，但接口不会比Art类更窄。
界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前，需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好，尽量使用英文提示词 最主要一些参数如下： Prompt： 正向提示词，也就是 tag，提示词越多，AI 绘图结果会更加精准 Negative prompt： 反向提示词，也就是反向 tag Width / Height：要生成的图片尺寸。尺寸越大，越耗性能，耗时越久。 CFG scale： AI 对描述参数 Prompt 的倾向程度。值越小生成的图片越偏离
如何用眼睛来控制鼠标？一种基于单一前向视角的机器学习眼睛姿态估计方法。在此项目中，每次单击鼠标时，我们都会编写代码来裁剪你们的眼睛图像。使用这些数据，我们可以反向训练模型，从你们您的眼睛预测鼠标的位置。在开始项目之前，我们需要引入第三方库。
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CAN-EYE软件是由法国国家农业研究院（French National Institute of Agricultural Research，INRA）下属的EMMAH实验室（Mediterranean Environment and Agro-hydro System Modelling）开发的免费软件，用以从鱼眼镜头、普通镜头所拍摄的真彩色植被照片中，求取LAI、FVC等植被冠层参数。本文对这一软件的下载、安装方法进行介绍；软件具体的使用方法大家可以参考后期的推文。
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