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为了让眼球追踪技术的成本、体积和精确度足以适应智能手机的要求，一组研究人员正在利用众包模式收集目光信息，并借此训练智能手机实时识别目光方向。
美国麻省理工学院、乔治亚大学，以及德国马克斯·普朗克信息学研究所的研究人员正在共同从事这个项目。他们表示，该技术目前在智能手机上的精度已经可以达到大约 1 厘米，平板电脑的精度约为 1.7 厘米。
与智能手机屏幕的整体尺寸相比，这种精确度显然还不够。麻省理工学院研究生、该论文的联合作者艾迪特亚·考斯拉(Aditya Khosla)表示，这种精度目前还不足以应用于消费应用。
但他相信，随着数据的增多，系统精确度将会提升。倘若果真如此，眼球追踪技术将大范围普及，实用性也将大幅提升。眼球追踪技术的成本通常很高，而由于需要额外硬件的协助，因此很难添加到手机和平板电脑中。但这种方式的确可以在你玩游戏和使用智能手机时带来很大帮助。
研究人员开发了一款名为 GazeCapture 的 iPhone 应用，专门收集人们在实验室之外的不同环境中观看手机的方式。这款应用会在屏幕上展示一个颤动的小点，并借助前置摄像头记录用户的目光。为了确保用户集中注意力，他们还在小点里写上了“L”或“R”，并让用户通过点击屏幕左侧或右侧来作出响应。
GazeCapture 的信息时候会用于训练一款名为 iTracker 的 iPhone 软件。用手机摄像头捕捉人脸图像，然后用软件识别出头部和眼球的位置及方向，以便确定用户的目光究竟看向屏幕的哪个位置。
考斯拉表示，目前约有 1500 人使用了 GazeCapture 应用。他预计，如果使用人数达到 1 万人，便可将 iTracker 的误差率控制在 0.5 厘米之内，足以应用在手机上。
考斯拉希望这项技术能够用于医疗诊断。有研究表明，可以通过眼球移动来诊断精神分裂和脑震荡等疾病。
专门研究眼球追踪的克莱姆森大学教授安德鲁·度霍斯基(Andrew Duchowski)认为，如果能在移动设备上实现不错的效果，iTracker 将非常有用。但他也强调称，这款软件的效率必须提升，不能耗费太大电量。
他不认为这项技术能够实现像素级别的精确度，但仍然可以有“不俗表现”。
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