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技术趋势2025 |凝视政府的视角
经过多年的倾向和服务的一切倾向，AI激发了虚拟化和严峻的预算的转变。长期以来被视为整个企业中数字转换的灯塔，IT函数现在正在进行AI转换。由于生成型AI的适用性，用于编写代码，测试软件以及扩大技术人才的一般，具有前瞻性的技术领导者正在利用当前时刻作为曾经蓝色的月球机会，可以在五个支柱上转变它：基础设施，工程，融资，财务运营，人才和创新。随着传统和生成的AI功能的增长，技术的每个阶段都可以看到从负责人的人向人类转向循环中的转变。这样的举动最终可以将其恢复到一种新形式的精益形式，利用公民开发人员和AI驱动的自动化。
在低成本眼动追踪装置中使用前庭眼反射自动检测瞳孔并估计凝视
摘要 — 自动眼动追踪对于与患有肌萎缩侧索硬化症的人互动、用眼睛控制电脑鼠标以及对葡萄膜黑色素瘤进行控制性放射治疗都具有重要意义。据推测，凝视估计的准确性可能通过使用前庭眼动反射来提高。这种不自主的反射会导致缓慢的补偿性眼动，与头部运动的方向相反。因此，我们假设在眼动追踪过程中让头部自由移动一定比保持头部固定、只让眼睛移动产生更准确的结果。本研究的目的是创建一个低成本的眼动追踪系统，通过保持头部自由移动，将前庭眼动反射纳入凝视估计中。所用的仪器包括一个低成本的头戴式网络摄像头，可记录一只眼睛。尽管用于记录的网络摄像头是低端的，并且没有直接照明，但瞳孔检测是完全自动和实时的，采用了简单的基于颜色和基于模型的混合算法。本研究测试了基于模型的算法和基于插值的算法。根据凝视估计结果中的平均绝对角度差，我们得出结论，基于模型的算法在头部不动时表现更好，而在头部移动时同样表现良好。当头部自由移动时，使用任一算法，凝视点与目标点的大多数偏差小于 1 ◦，可以得出结论，我们的设置完全符合文献中的 2 ◦ 基准，而头部不动时的偏差超过 2 ◦。所使用的算法之前未在被动照明下进行测试。这是首次研究考虑到前庭眼反射的低成本眼动追踪装置。
通过眼睛凝视跟踪增强可访问性和帮助：I警报方法
对身体残障人士对辅助技术的需求不断增长，导致人类计算机相互作用（HCI）的显着进步。眼目光跟踪是一种有希望的输入方式，它提供了一种非侵入性和直观的方式来增强可访问性和交互作用。本文介绍了IALERT，这是一种创新的基于眼神的警报系统，旨在为具有有限的机动性或沟通能力的个人提供及时的帮助。通过分析眼动，IALERT旨在检测用户意图并触发适当的响应，从而促进改善与环境的互动，增强安全性并在日常任务中提供实时帮助。该系统具有改善身体障碍，老年人以及需要辅助技术的人的生活质量的巨大潜力。
即时：自然行为中的凝视引导
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动，这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明，低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而，当任务新颖且必须立即规划一系列动作时，这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里，我们记录了自然任务中的凝视和身体运动，以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中，受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划，我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关，任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明，凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点：自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用，人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反，他们更喜欢即时规划，即搜索当前与行动相关的物品，将他们的身体和手引导到该物品上，监控该行动直到行动终止，然后继续执行下一个行动。
消除混淆的凝视估计
摘要：基于深度学习的凝视估计方法在跨域环境中性能下降严重，其中一个主要原因是凝视估计模型在估计过程中受到身份、照明等凝视无关因素的混淆。本文提出通过因果干预来解决这一问题，因果干预是一种通过干预混杂因素的分布来减轻混杂因素影响的分析工具。具体而言，我们提出了基于特征分离的因果干预（FSCI）框架，用于可推广的凝视估计。FSCI 框架首先将凝视特征与凝视无关特征分离。为了减轻训练过程中凝视无关因素的影响，FSCI 框架进一步通过使用提出的动态混杂因素库策略对凝视无关特征进行平均来实现因果干预。实验表明，所提出的 FSCI 框架在不同的跨域设置中表现优于 SOTA 注视估计方法，在不接触目标域数据的情况下，跨域准确率分别比基线提高了 36.2% 和比 SOTA 方法提高了 11.5%。
注意提示：凝视比箭头更难覆盖
凝视是一种将他人关注转向特定位置的重要且有力的社会提示。但是，在许多情况下，方向符号（如箭头）实现了类似的目的。是由总体问题进行的，人造系统如何有效地传达方向信息，我们进行了两个提示实验。在两个实验中，都要求参与式插图识别屏幕上出现的外围目标，并通过按下按钮尽快响应它们。在出现目标之前，屏幕中心显示了一个提示。在实验1中，提示是凝视或指向一个方向的箭头或箭头，但对目标位置无可预测。对早期研究的意见，我们发现箭头或凝视的侧面有一个反应时间益处。延伸了早期的研究，我们发现这种效应在垂直轴和水平轴之间以及面部和箭头之间是不可或缺的。在实验2中，我们使用了100％的“反预测性”提示；也就是说，目标总是发生在与凝视或箭头方向相反的一侧。具有没有固有定向含义（颜色）的线索，我们控制了一般学习效果。尽管在实验1中观察到的非预测性目光与非预测性箭头提示之间的定量匹配，但反预测箭头比中性提示的反应时间益处比对反预测性目光的相应益处更强大。这种差异可能具有实际相关性，例如，在人机相互作用的背景下设计提示时。这表明 - 如果符合其固有方向的功效，则与箭头更难覆盖或重新解释。
通过推断出明显的摘要 - 特征夹子凝视：通过视觉语言模型进行一般凝视估计
凝视估计方法由于测试和训练数据之间的域间隙，在跨不同领域进行评估时，经常会出现明显的表现降解。现有方法试图使用各种主要的概括方法来解决此问题，但由于凝视数据集的多样性有限，例如外观，可穿戴和图像质量，因此很少成功。为了克服这些限制，我们提出了一个名为Clip Gaze的新型框架，该框架利用预先训练的视觉模型来利用其可转移的知识。我们的框架是第一个利用视觉和语言跨模式的方法来进行凝视任务。具体来说，我们通过将其从凝视式的功能推开，可以通过语言描述灵活构建，从而提取了与凝视的功能。要学习更多合适的提示，我们建议一种个性化的上下文优化方法，以提示提示。此外，我们还利用凝视样本之间的关系来完善视线相关特征的分布，从而提高了凝视估计模型的概括能力。的实验实验表明，在四个跨域评估上，夹具凝视的表现出色。
无监督的1-2视图适应凝视估计
目光的估计已成为最近研究日益兴趣的主题。大多数当前方法都依赖于单视面图像作为输入。然而，这些副本很难处理较大的头部角度，从而导致估计的准确性。要解决此问题，添加二视摄像头可以帮助更好地捕获眼睛的外观。但是，现有的多视图方法具有两个限制。1）他们需要培训的多视图注释，这很昂贵。2）更重要的是，在测试过程中，必须知道多个相机的确切位置并与训练中使用的相匹配，这限制了应用程序场景。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的1视图 - 2视图（1-2视图）适应解决方案，在本文中，无监督的1-2视图适应框架 - 用于注视估计的工作（UVagaze）。我们的方法适应了一个传统的单视凝视估计器，以灵活地放置了双摄像头。在这里，“灵活”意味着我们将双摄像头放在任意位置，而不论训练数据如何，而不知道它们的外部参数。具体来说，乌瓦加兹（Uvagaze）建立了双视图相互监督适应策略，它利用了两种观点之间的凝视方向的内在一致性。以这种方式，我们的方法不仅可以从常见的单视图预训练中受益，而且还可以实现更高级的双视凝视估计。实验结果表明，单视图估计量适用于双重视图，可以获得更高的效果，尤其是在跨数据集设置中，取代率提高了47.0％。项目页面：https：//github.com/ mickeyllg/uvagaze。