天天P图的工程师闻讯急忙停下手中正在写的bug，不，写的需求，前来围观！
今天在文件夹里面又看到眼动的源码了，以前能力不够，写的东西不深刻，今天再重写下。
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
亮眼的效果能够扫去用户面容的疲惫与倦意，是对眼睛进行重塑与编辑的一个重要维度，本文讨论了美容算法中亮眼的一种实现方式。
01华为专利可防被胁迫时用人脸解锁 天眼查 App 显示，近日，华为技术有限公司申请的「显示屏解锁的方法及其设备」专利公布。摘要显示，该方法在显示屏处于锁屏状态且亮屏状态时，通过摄像模组获取用户的当前瞳孔参数及人脸的反射光强度；若当前瞳孔参数大于人脸解锁的瞳孔参数，获取用户的当前微表情；若根据微表情确定用户当前处于胁迫状态，则显示预设解锁界面，预设解锁界面包括密码解锁、指纹解锁、虹膜解锁、语音解锁及声波解锁中的至少一种。本专利可避免用户在被胁迫时仍通过人脸解锁电子设备的显示屏。（AI 财经社） 02工信部：
实时、准确和健壮的瞳孔检测是普及的基于视频的眼球跟踪的必要前提。 然而，由于快速的光照变化、瞳孔遮挡、非中心和离轴眼记录以及眼的生理特征，在真实场景中自动检测瞳孔是一个复杂的挑战。 在本文中，我们提出并评价了一种新的基于双卷积神经网络流程的方法。 在它的第一阶段，流程使用卷积神经网络和从缩小的输入图像的子区域进行粗瞳孔位置识别，以减少计算成本。 第二阶段使用从初始瞳孔位置估计周围的小窗口衍生出的子区域，使用另一种卷积神经网络来优化这个位置，与目前性能最好的算法相比，瞳孔检测率提高了25%。 可根据要求提供注释数据集。
对知觉过程中选择性注意的研究揭示了瞳孔反应的调节是根据视觉显示中任务相关（有注意）和任务不相关（无注意）刺激的亮度进行的。那么作为对选择性注意自上而下的调节瞳孔反应的有力测试，在没有任何视觉刺激的情况下，瞳孔直径的变化是会否随着注意的内移而变化，以记住工作记忆中保持的不同亮度的视觉刺激呢？
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。
大脑的某些改变可能反映了恐惧学习，但目前还没有已知的标志物（markers）来预示是否厌恶经历将发展成为恐惧记忆。研究者探究了人类恐惧学习的动态过程，对单试次磁共振成像数据进行多体素模式分析（multi-voxel pattern analysis，MVPA），结果发现恐惧学习时的神经模式可以预测长期恐惧记忆的行为表达。本研究发表在Nature Neuroscience杂志。
虚拟现实头戴显示器设备，简称VR头显VR眼镜，是利用仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术集合的产品，是借助计算机及最新传感器技术创造的一种崭新的人机交互手段。VR头显VR眼镜是一个跨时代的产品。不仅让每一个爱好者带着惊奇和欣喜去体验，更因为对它诞生与前景的未知而深深着迷。
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。
据科技资讯网站MobileIDWorld在2016年1月11日的报道，美国福特汽车公司正在探索应用生物识别、移动和可穿戴技术提高其车辆的驾驶体验。 福特公司刚成立了汽车可穿戴设备体验实验室，目前正在考虑如何生物特征指标用于可穿戴设备上以改善驾驶体验并提高安全性，例如利用智能手环传感器识别跟踪与司机警觉相关的生物特征，然后调整半自动驾驶功能。其他公司也在探索此类应用，如哈曼国际产业公司最近宣布内嵌车体的瞳孔分析系统。 福特公司还启动了“App开发者挑战赛”，邀请员工提出应用程序如何利用可穿戴式设备用于车辆的健
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。
机器之心报道 编辑：张倩 我们什么时候能摆脱笨重的 VR 头显呢？ 自从去年马克 · 扎克伯格宣布将全力开发「元宇宙」之后，VR、AR 等技术就在世界范围内掀起了新一轮的热潮。 这些技术为计算机图形应用等领域提供了前所未有的用户体验。然而，时至今日，VR 头显的笨重依然是一个绕不开的问题，同时也阻碍了 VR 走进大众的日常生活。 这一问题源于 VR 显示光学的放大原理，即通过透镜将小型微显示器的图像放大。这种设计要求微显示器和镜片之间有一段相对较大的距离，因此当前的 VR 头显普遍比较笨重，佩戴起来很不舒服
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】这副VR眼镜，戴上秒变「蟹老板」。 在Siggraph 2022上，斯坦福和英伟达联手搞了一个仅有2.5mm的轻薄VR全息眼镜。 有点审美的人都会感觉这个眼镜戴上有点「蟹老板」那味儿，但比起戴一个笨重头显强多了。 它仅有60g重，就拿Meta Quest 2（约507g）相比，足以见其有多轻。 这个VR全息眼镜由瞳孔复制波导，空间光调制器，还有一个几何相位透镜组成。 可以通过仅有2.5mm厚的元器件通过光学堆栈（optical stack
最重要的是分析引擎了，但是往前面看的话，是需要一个相对较好的输入的，这里集成了普通的CV和一个德国的工业相机的接口，其实要是接入别的相机也是可以的，因为代码我个人感觉是解耦了。
情绪信息加工受损是额颞叶痴呆综合征的一个核心特征，但其潜在的神经机制却很难被描述和测量。要想在该领域取得进展有赖于对大脑活动中的功能进行测量，以及对情绪加工中诸成分，如感觉解码、情绪分类和情绪传染等进行有效的分离。在功能测量方面，task-fMRI有着极强的优势，它可以通过观察受试者在加工任务时所产生的血氧水平变化来反映受试者在加工该任务时大脑中的活跃区域，从而来达到对大脑特定功能加工区域的观察目的。但是，task-fMRI实验中也存在着相当多的噪声影响，除去静息态也会面对的头动噪声和机器噪声外，情绪识别类的任务对被试的心理生理状况（如心跳）和眼动状况（如瞳孔大小变化）会产生额外的噪声影响，因此，对这部分信息进行收集并将其考虑进统计模型中，对于数据的精细解释是有必要的。
当我们看着别人的眼睛，我们也会捕捉到从角膜反射的光。就比如使用相机来拍摄别人眼睛，实际上我们也可以将他们的眼睛视为一组镜子。
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。
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。
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。
光看视频可能看不出打架的缘由，网上有人说出了这个视频的故事：这个事情发生在某互联网公司，产品经理与程序员之间发生的冲突。完整的过程是这样的。
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。
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。
来自哥伦比亚大学的Josef Faller等人在PNAS上发文，其发现唤醒程度唤醒程度会影响个体的决策与判断，通过调节个体的唤醒程度唤醒程度，可以改善个体在高负载任务中的表现。本研究中，研究者基于在线神经反馈系统，采用脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术，将EEG信号中的信息提取出来，生成动态神经反馈信号以调节个体的唤醒程度。在这个过程中，被试需要完成边界回避任务(Boundary-AvoidanceTask, BAT)，这是一种高难度的感觉运动任务，被试需在规定的红色方框范围内操纵虚拟飞机，若飞机超过边框范围则任务失败。此操作能显著提高唤醒程度并迅速导致任务失败。结果发现，当提供真实的神经反馈引发个体唤醒程度降低，被试的任务表现（任务中导航的时间与距离）显著提高。其中，心率变异性与瞳孔大小均为唤醒程度的测量指标。研究表明，研究者基于耶克斯-多德森定律、使用在线神经反馈任务设计的BCI系统，，可以改变个体的唤醒程度，进而提高个体的任务表现。
---- 新智元报道 编辑：Joey 【新智元导读】英伟达自家的直播软件NVIDIA Broadcast上线的新功能，让你无需盯着屏幕也和对方产生眼神交流，堪称摸鱼神器。 上网课太无聊了，想「摸鱼」怎么办？ 随着线上场景的不断变多，不论在视频通话中，还是在线上会议，你只要一溜号，你的眼神就妥妥的出卖了你。 而英伟达Broadcast 1.4版本上线的这项新功能，可以帮你完美解决这一问题。 NVIDIA Broadcast是英伟达推出的一款直播app，提供噪音和回声消除、虚拟背景、人像跟踪、画面
在快递行业发达的今天，有数不胜数的货运公司、快递公司，这些公司都有自己的运输车辆，请师傅开车送货。
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。
IBM已经申请了一种无人机的专利，通过分析瞳孔扩张，血压和面部表情等生物统计学数据，可以切实评估个体是否需要通过喝咖啡增加咖啡因来提神。
神经活动在大脑中的快速和协调传播为复杂的行为和认知提供了基础。跨神经科学子领域的技术进步对这些动态有了深入的了解，但趋同点往往被语义差异所掩盖，造成了子领域特定发现的孤岛。在这篇综述中，我们描述了大脑状态作为全脑活动的基本组成部分的简约概念化如何为跨尺度和跨物种的发现提供了一个共同的框架。我们列举了通常用于研究与生理和高阶认知过程相关的大脑状态的各种技术的例子，并讨论了它们之间的整合如何能够更全面和更机械地表征对生存至关重要但在疾病中被破坏的神经动力学。
1. 深度学习到底是干啥的？ 2017年10月18日，《自然》杂志网站公布的论文显示，此前战胜人类围棋世界冠军的电脑程序AlphaGo的开发团队又出力作——新程序AlphaGo Zero（阿尔法元）不依靠人类指导和经验，仅凭自身算法强化学习，就以100:0的战绩击败了AlphaGo（阿尔法狗）。深度学习愈演愈烈，那么究竟什么是深度学习呢？对于新手该怎么快速入门呢？本文从仿生学角度做出一个入门级的介绍，如有好的建议或者疑问，欢迎文末留言。 在深度学习出现之前，科学家们都是通过人为设计特征，然后将人为设计的特征
1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)和匹兹堡大学(University of Pittsburgh)的研究人员使用脑机接口(BCI)技术研究了内部状态(如参与度)的变化是如何影响我们的学习过程。这些发现可能有一天会帮助人们更快地学习日常技能，并达到更高的熟练程度。
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
现在要考虑的第一个问题是触摸和感受的类型。触摸它可能是一种与生俱来的经典触摸，也可能是一种带 有情感的接触，就像你所说的、你所听到的，然后它还可能会是第三种物理意义上的接触，有一点类似经典触摸，但是有一些感受可以在物体的接触或者环境中体现。感受可以分为潜在的情绪和环境影响的背景情绪，要考虑一个黑暗的房间与一个明亮的房间、一个烟雾缭绕的房间或其他情况如何影响人们的感受。
最近几天某公司产品提出了一个需求:"手机主题颜色随手机壳颜色变化"，但是程序猿大哥不答应了，你这个触及到我的知识盲区了！
1.电极式眼动追踪：这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率，但需要接触眼球，因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
Zouxy整理 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征
每个月都会有几千篇的论文在arXiv发布，我们不可能看完所有的文章，但是我们可以从中找到一些趋势：
1、Cortex：肌电与功能性近红外光谱联合研究：眼神接触可以调节4个月婴儿的面部表情
在19年的WWDC期间，苹果在iOS上引入了 Dark Mode。关于这种模式，苹果公司的原话是，它是一种“戏剧性的新外观，可帮助您专注于工作”，以及“创建一种无干扰的环境，无论从哪方面来看，都很适用”。
EyeLoop由两个功能模块组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如：
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一努力思考就会精神疲惫，学习工作一天之后只想无脑躺平。 最新研究发现，这并不是你一个人的错，而是有着普遍的生理基础： 思考时脑内会产生一种毒素，积累太多会破坏大脑功能，而疲惫正是让你停下来的信号。 停下来，才能保持大脑功能的完整。 也就是说，摸鱼，从此有了理论依据。 研究由一群法国科学家完成，来自巴黎脑研究所、索邦大学等，论文发表在Cell子刊Current Biology上，Nature也撰文报道了此事。 他们做这项研究的初衷，是想搞清楚一件事——
『一致性原则』是交互的基础原则之一，为什么一致性很重要呢？因为同样的一个操作，应该是可预期得到同样的一个结果的，当同样的一个操作得到了不一样的结果，会让用户产生挫败感，一开始会觉得是自己操作错了，但再次尝试之后发现不是自己的问题时（用户不一定知道自己的操作有错误），对整个产品的感受就会变得很糟。想想如果把保存的快捷键cont+s(windows) 、⌘+s(mac)换成其他功能试试……
智能手机现在的普及率极高，大家使用网络平台端支付、消费、注册各种网站、软件，不少客户端需要上传本人身份证、银行卡等信息及照片，基本各大平台都注明：该信息不会透露给其他使用。就像淘宝开店，闲鱼交易等好多都留存了用户的身份证正反面照片以及手持照片信息 !按说这些除了国家政府机关外其他厂商不应该在服务器上留存身份证照片信息的就像信用卡的信息不允许留存,只供验证校对后立即销毁一样的。厂商们核实用户信息后就该把用户身份证照片啥的删掉,不允许存在服务器上。没人敢保证自己的公司用户信息绝对安全的，所以信息泄露是迟早的事情,短则三五年,安全做得好些,坚持个十来年不出问题。
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
（VRPinea 5月12日电）今日重点新闻：苹果VR/AR触觉手套专利公开；苹果AR地图专利公开；目前41.01％Steam用户拥有VR Ready显卡，总数约为5800万
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
在上一篇文章我们介绍了 Zdog 如何使用，接下来这篇文章我将带领各位利用 Zdog 画出一个 GitHub 章鱼猫（和官方的还是有些差别的）。
在刚结束的ACM/IEEE国际人机交互大会上，来自华盛顿大学的Alisa Kalegina等人发表了一篇名为Characterizing the Design Space of Rendered Robot Faces的论文。
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