据MIT Technology Review网站报道，为了降低眼睛追踪技术成本、缩小其尺寸和提高其精度，使之适合应用在智能手机中，一个研究团队在众包收集凝视信息的任务，并将利用这些信息“教会”移动软件找出用户眼睛盯在手机屏幕上的位置。麻省理工学院、乔治亚大学和德国普朗克情报研究所的研究人员在从事该项目的研究工作
据MIT Technology Review网站报道，为了降低眼睛追踪技术成本、缩小其尺寸和提高其精度，使之适合应用在智能手机中，一个研究团队在众包收集凝视信息的任务，并将利用这些信息“教会”移动软件找出用户眼睛盯在手机屏幕上的位置。
麻省理工学院、乔治亚大学和德国普朗克情报研究所的研究人员在从事该项目的研究工作。他们表示，目前他们训练的软件在智能手机上识别精度达到1厘米，在平板电脑上达到1.7厘米。
这一精度还不够高，尤其是在考虑到智能手机显示屏尺寸的情况下。麻省理工学院研究生、相关论文共同作者阿迪蒂亚・科斯拉(Aditya Khosla)说，这样的精度不够高，不适合应用在消费类应用中。
但他认为，更多数据将使系统精度得到进一步提升。精度的提升将扩大眼睛追踪技术的应用范围，提升其实用性。通常情况下，眼睛追踪技术成本高昂，要求额外硬件，使得它不适合应用在智能手机和平板电脑等产品中。无需动手，用户借助眼睛追踪技术即可玩游戏和操作智能手机。
MIT Technology Review表示，研究人员首先开发了一款被称作GazeCapture的iPhone应用，收集用户在不同环境中盯着手机看的数据。用户盯着手机看的动作由手机前置相机记录。手机屏幕上显示内有“L”或“R”的圆点，用户需要点击屏幕的左侧或右侧。
GazeCapture收集的信息被用来训练名为iTracker的软件，它也在iPhone上运行。手机相机拍摄用户的脸，软件会考虑头部和眼睛的位置、方向等元素，以搞清楚用户眼睛盯着屏幕的位置。
科斯拉表示，迄今为止已有约1500人使用GazeCapture应用，他认为，如果研究人员能获得1万人的数据，他们将能把识别精度提高到0.5厘米。这样的精度对于一系列眼睛追踪应用来说是足够的。
科斯拉希望这一技术用于医疗诊断。一些研究表明，眼睛运动可能用来诊断包括精神分裂症和脑震荡在内的部分疾病。
MIT Technology Review称，克莱姆森大学研究眼睛追踪技术的教授安德鲁・达科斯基(Andrew Duchowski)认为，如果能很好地在移动设备上运行，iTracker将“非常”有用。不过他警告称，这一技术运行速度需要足够快，而且能耗不能过高。
他认为眼睛追踪技术精度不会达到像素级别，但表示“其精度仍然会相当高”。
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