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。
日前，虚拟现实头显设备Fove已经开放了预订，价格为599美金，预计将于2017年初发货（参与Kickstarter的资方将在2016年底优先拿到他们的设备）。在今年的旧金山VR开发者大会上，小编我（
layui和vue的区别是什么？下面本篇文章给大家介绍一下layui和vue的区别。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。
【新智元导读】 苹果刚刚推出一个名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客，第一篇文章介绍了他们的CVPR论文，提出一种改进合成图像的方法，使合成的图像看起来更逼真。研究结果表明，使用这些经过精细化的合成图像训练模型可以在多个机器学习任务上显著提高准确性。 苹果刚刚推出一个专注于机器学习研究论文的博客，并分享了苹果的最新研究发现。该博客名为“苹果机器学习期刊”（Apple Machine Learning Journal），发表的第一篇文章是关于如何将合成的图像变得更逼
本文我们关注注意力（Attention）问题。在这里，我们谈到的注意力与大家非常熟悉的机器学习中的注意力模型（Attention Model，AM）不同，本文讨论的是人机交互中的注意力问题。
第一次开始学习Python，不知道自己之后能否持续坚持下去。我想不论怎样只要有时间和就努力坚持。争取以周为单位按要求完成相应工作量的学习。持续学习，不断总结和进步。
Omi 是腾讯开源的通用 Web 组件化框，在最近的一次版本发布中，Omi 进行了颠覆式升级，全面拥抱 Web Components。 Web Components 包括四项规范，包括 CustomElement、Shadow DOM、Template、HTML Import 四种技术规范标准。 Omi 框架使用了其中最为重要的 Custom Element 和 ShadowDOM 能力，Template 使用语法噪音最小编程体验最好的 JSX 来替代作为 UI 结构的表达式，HTML Import 使
今天星球里布置的作业学习：《适合Python初学者的项目》翻译版第一章第三天内容。这本书是过去我和几位小伙伴一起翻译完成的，我会陆续连载到公众号里，此书质量很高，尤其适合Python和编程初学者。
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
在做金蝶云·苍穹开发过程中，难免会遇到一些让人头疼的问题，比如环境安装的问题，部署问题，二开问题，性能定位、接入第三方系统的问题等等。虽然通过咨询老师或者社区能找到一些解决方案，但如果能有一些开发者工具，让上述的问题轻松解决，那才是提高我们开发效率的神器！所以，它来了！2月24日，金蝶云·苍穹技术开放日第四期以“开发者工具，提升开发效率”为主题，将以线上直播的方式与大家见面，精彩依旧！
来自剑桥大学心理学部的Victoria Leong等人采用EEG同步测量的方法，记录了成人和婴儿进行眼神沟通时的脑电信号，发现成人的注视会增强婴儿和成人的脑间连接强度。该文发表在PNAS杂志上。 以往的工作发现成人之间有效沟通时，沟通双方的神经活动具有紧密的时间依赖性，而婴儿与成人沟通时，由于缺乏语言沟通，严重依赖像眼神注视这样的社交信号来完成，那么婴儿与成人之间是否存在类似的神经活动表现？来自英国剑桥大学心理学系的研究人员通过运用双EEG记录来评估直接注视是否会增加成人和婴儿间神经偶联来回答这个问题。研究
眼动数据看似简单，但其数据结构紧密结合了平面空间特性和时间特性。单纯的感兴趣分析，不仅难以挖掘出数据中有用的隐含信息，在文章发表的过程中，也会由于分析手段简单而不易引起审稿人的重视，难以发出高质量的文章。因此，思影科技结合最新的眼动数据处理技术，为客户的认知科学研究保驾护航。
作者：Yifei Huang（黄逸飞）、Minjie Cai（蔡敏捷）、Zhenqiang Li（李振强）、Yoichi Sato（佐藤洋一）
本文介绍了谷歌在AR/VR技术领域的一项研究成果，通过注视点渲染技术可以降低渲染计算量，减少渲染时间，同时保持较高的视觉质量。这项技术的研究方向包括降低每个像素的计算量、减少视觉伪影以及降低传输延迟等。通过这些方法，可以有效地提高渲染效率，降低硬件成本，为AR/VR行业带来更好的用户体验。
基于运动想象的脑机接口(BCI)已经在之前没有控制受试者注视位置的情况下进行了研究。gaze fixation和内隐注意(covert attention)对 BCI 行为表现的影响尚不清楚。
婴儿与成人之间的沟通，往往会通过一些社交信号如眼神交流来表达自己的意图。以往研究表明，当成年人之间的沟通非常顺畅时，讲话者与聆听者之间的大脑神经活动会趋于一致。然而，尚未有研究探索婴儿与成人交流时，是否有类似的神经响应模式。剑桥大学的研究者通过双EEG技术，探索了在视频情境及真实情境中，眼神注视是否可增强婴儿与成人之间的大脑同步性（即信息耦合）。该研究发表在PNAS杂志。
眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。
眼动追踪是一种旨在帮助研究人员理解视觉注意的技术。通过眼动追踪可以检测到用户在某个时间注视着哪里，注视多久以及眼球运动的轨迹。
人类和其他物种通过每秒两到三次的快速眼球运动(扫视)来探索视觉场景。虽然在扫视的短暂间隔中，眼睛可能看起来不动，但在快速照相机下可以观察到眼球运动始终存在，甚至当观察者注视一个单一点时也是如此。这些运动发生在获取和处理视觉信息的特定时期，它们的功能一直是争论不休的话题。最近在控制正常眼动活动期间的视网膜刺激方面的技术进展，已经阐明了注视眼动的视觉贡献以及这些运动可以被控制的程度。在本文中回顾的大量证据表明，注视眼动是视觉系统处理精细空间细节策略的重要组成部分;它们既能精确定位视网膜上的刺激，又能将空间信息编码到关节的时空域中。本文发表在Annual Review of Vision Science杂志。
相信大家都有适配的经历，而且面对大千世界千奇百怪的安卓手机，适配起来那叫一个蛋疼。所以本人决定研究一下自动化适配的方法，于是乎从dimens文件入手。 什么是dimens文件这里就不详细阐述了，相信大家都知道，不知道的童鞋可以问度娘。 这里我先帮大家再巩固一下像素密度相关知识：
本文综述了在各种学科的研究中使用眼动技术的最佳实践。首先对眼睛和眼球运动的解剖学和生理学的基本框架进行了简述，并描述了眼动跟踪可以解决的各种研究问题。然后进一步解释了眼动技术的工作原理和它产生的数据类型，并就如何选择和使用眼动仪以及选择适当的眼动测量方法提供指导。最后，本文描述了眼动研究有效性面临的挑战，以及克服这些挑战的建议，并概述了眼动研究后正确报告的标准。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
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
Bistable perception, precision and neuromodulation
上述代码声明了一个变量，变量名为： name，变量name的值为："Alex Li"
以往研究表明，Alpha同步的降低与注意增强相关，然而alpha同步的增加却与注意无关。为了验证alpha同步是否与注意存在因果关系，来自麻省理工学院的研究者使用MEG手段进行了研究，相关成果发表在著名期刊Neuron上。
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。
2016年4月21日，在镁客网于上海世博展览馆主办的VR主题论坛上，七鑫易维副总裁彭凡发表了题为《眼球追踪技术——让VR更“人性”》的主题演讲。彭凡表示，眼球追踪技术是目前全球最前沿的机器视觉技术，是
2.全局搜索，在文本中点击和其他地方点击一下效果不一样：control+H，这里补充一点，command+H是隐藏当前窗口
当我们漫不经心浏览网站时，如果蹦出一张美女图，您的眼睛会盯向哪里？近日国外有一间调查公司借助眼球追踪技术，分析了消费者的网站浏览重点。其中有几项调查是针对男女生看到广告后的眼球轨迹，发现男生与女生所注意的“重点”差异很大。下面就让我们通过13组比较图来看我们“看法”的差异。 主要技术来源：EYETrackshop。很多时候，你的眼睛背叛了你的心。EyeTrackShop是一个用摄像头来追踪眼球运动轨迹的研究调查平台。使用该技术可以全面的分析计算机用户正在凝视着屏幕的哪一个区域。（在眼球轨迹分布图中，颜色越
虽然眼动追踪技术尚未落实到消费者虚拟现实头戴式显示器（HMD）上，但它被视为虚拟现实中最有前景的一项技术。SyncThink是一家专注于神经科学技术的公司，它日前宣布获得了美国专利和商标授权局授予的另
2. 激活成功教程达·芬奇的“密码”，英伟达眼动追踪将触发VR革命(2016/7/22)
这些方案，一定程度上能帮助解决VR体验现存的帧率不足、刷新率与图像分辨率不够高、成本昂贵、设备不够便捷等问题。
在做决定时，人们倾向于选择看了更多的选项。注意力如何影响选择过程呢？乘法模型认为注视放大了被关注选项的主观价值；加法模型认为注视增加了一种恒定的、与价值无关的偏见。本研究使用来自多个实验室的6项实验数据验证了两种模型的拟和度。该文由俄亥俄州立大学的研究者完成，发表在期刊Psychological Science上。
本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成，旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。
从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。
大家好，我是程序员啊潘。今天要分享一个有趣的实战项目——视线估计，一个相对小众的研究方向，但是未来大有可为。
聊黑帽SEO绝不是建议读者做黑帽，优化正规网站的还是尽量别尝试，风险很大。但了解黑帽SEO方法，一是开拓思路，第二更重要的是，防范别人用负面SEO方法陷害自己。
一、关于Opencv OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.
近年来，人工智能越来越多的进入我们的日常生活。作为目前人工智能技术主攻的听、视、嗅、触四大高地之一，智能眼控技术也越来越为人所关注。 科技改变生活 作为国内首家拥有自主知识产权的眼球追踪和眼动控制技术
作者：Weihao Xia, Raoul de Charette, Cengiz Öztireli, Jing-Hao Xue
本文将两种生物视觉机制，分别是视网膜的非均匀采样机制和多种不同大小的感受野存在机制，应用到神经网络中，提高了神经网络的对抗鲁棒性。
互联网经过几十年的发展，不断改变和颠覆了我们的生活方式，触角触及生活的吃，穿，住，行，和知识的获取方式。我们与这世界建立了新的链接方式，同时也被死死的纠缠着，注视着，牵引着。
尽管眼动追踪技术在MR方面展现了丰富的应用场景，但如何将这些场景落地还需结合MR眼镜产品本身。
作者 | Iain Cambridge 译者 | 张健欣 策划 | 刘燕 PHP 现在名声很糟糕，因为它曾经是“可怕”的。本文试着回答一些常见的关于 PHP 的断言，目的是向非技术人员解释，PHP 并不像许多人所说的那么糟糕。 1它是不是鼓励糟糕的实践？ 不再是了。过去，许多开发者被书本教授非常糟糕的实践，因此 PHP 代码的质量非常差。PHP 曾经还允许你做一些非常奇怪的事情，使得它非常容易构建，但维护起来却是一场噩梦。 这些不再是常见的问题。随着高质量学习材料的引入，这些材料易学且易获取，一名新的开发
像Owlchemy实验室和LIV这样的创业公司正尝试简化图像捕获的过程，并获取更高质量的图像，但现有的图像捕捉方法都受到一个障碍的限制。人体最富有表现力的一部分，人们的脸，往往无法被捕捉成功。在与虚拟
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
计算机技术已经发展到了能够将增强现实（AR）和虚拟现实（VR）与我们的感官系统更好的集成在一起。追踪人类的感觉以及视觉功能正变得越来越重要，其中计算机如何更好地检测到我们眼球所注视的方位是一个非常重要
所有的眼动追踪技术都是根据眼球的生理结构实现的，不同的眼动追踪技术会用到不同的眼球生理特征，因此在了解眼动追踪技术之前有必要先了解一下眼球的生理结构。人类眼睛能够感知周围环境光线的明暗，主要包括眼球及人眼附属器官。眼球所接收的外界光线通过视神经传送给大脑，大脑对接收信号进行分析，支配人眼附属器官完成眼球的转动，使视线聚焦在目标区域。
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