在我的眼动追踪项目中，瞳孔中心跳跃很多，我不认为它是一个固定点。
我该怎么办？
我的想法是将 2 帧中的瞳孔中心和瞳孔与阈值进行比较，但这对解决问题没有帮助。另一点是相机噪音。
我应该怎么做才能减少噪音？
我用的是starburst algorithm。
Starburst：一种基于视频的眼动追踪混合算法，结合了基于特征和基于模型的方法。
【问题讨论】：
标签： image-processing real-time video-processing eye-tracking iris-recognition
眼动仪带有 2 种类型的噪声/错误：可变误差和系统误差。可变噪声基本上是注视目标周围的分散，而恒定漂移或与注视目标的偏差是系统噪声。如需参考，请参阅以下论文：
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0196348
在您的情况下，它是变量错误。由于疲劳、不自觉的眼球振动、光线等，会产生可变误差。您可以通过过滤注视数据来删除它。但是，请注意不要将其过度平滑，这可能会导致眼球固有的自然波动消失。
【讨论】：
关于眼动追踪技术的信息非常缺乏。然而，由于我在这个主题上工作的时间（不多），我提出了几个问题。一个与eye tracking library issue 有关，而另一个与similar problem 的替代项有关。如您所见，这个主题并不直观且难以解决。但不要失去你的力量。
标题为交互式应用程序的眼睛注视跟踪技术 [1]，本文可以回答您的疑问。本文回顾了眼动追踪技术，并重点介绍了可能促进其在一般应用中使用的最新进展。作者还描述了pupil–corneal reflection technique [2, 3]，因为它声称具有可用性优势，并表明这种方法仍然不太适合一般的交互式应用程序。
不过，在使用眼动追踪技术时，阅读一些通用的可用性测试对您来说可能很重要。一篇好文章是标题为 Eye-tracking in Usability Testing 的文章，作者在其中描述了有关 相机校准 成为现实生活使用的限制因素的问题。同时，标题为 UXer’s quick guide to eye tracking 的文章描述并建议您如何使用它。
谁可能会担心，在我们的项目中，我们开发了两个存储库。第一个名为eye-tracker-setup 的存储库是第一次尝试提取有关Tobbi Eye Tracker 4C 设备的信息。然而，我们并没有那么成功，因此创建了另一个名为 eye-tracker-naive 的存储库。
[1] 森本，C.H.和 Mimica, M.R.，2005 年。交互式应用程序的眼球注视跟踪技术。计算机视觉和图像理解，98(1)，pp.4-24。
[2] 剑南，C.，彭毅，Z.，思毅，Z.，Chuang，Z. 和 Ying，H.，2009 年，5 月。基于瞳孔角膜反射的眼球注视跟踪关键技术2009 年 WRI 全球智能系统大会（第 2 卷，第 133-138 页）。 IEEE。
[3] Morimoto, C.H.、Koons, D.、Amir, A. 和 Flickner, M.，2000 年。使用多个光源的瞳孔检测和跟踪。图像和视觉计算，18(4)，pp.331-335。
【讨论】：