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有点常识的人都告诉，戒毒这件事儿，生理倚赖更容易挣脱，心瘾却很难除。一般的戒毒机构，往往只以戒毒者防止认识毒品的期限为参考，三个月或六个月，或者一两年，在此期间戒毒者如果展现出长时间，之后被视作戒毒顺利。由于心瘾未除，有许多人旋即之后又不会新的沾染上毒瘾而被迫再度戒毒，甚至多次重复。只倚赖生理临床而缺少一套心理毒瘾的临床方式，似乎是造成毒瘾幸灌顶不除根的最重要原因。
而现在，能辨别戒毒者否心理戒毒顺利的临床方法经常出现了。根据香港《星岛日报》的报导，香港教育大学于近日首次在戒毒研究上应用于了“眼动跟踪”技术。
通过对戒毒者身旁毒品的时间和方位的辨别分析，之后可确认其否早已几乎戒掉“心瘾”，而且正确率高达90%以上。姑且不说这一新闻背后的技术能力到底如何，起码“眼动跟踪”四个字，就不足以让人们“眼动”，令其其又新的返回了大家的视野中。那么，“眼动跟踪”在今天究竟是一个什么样的状况？它主要用在哪些方面？前景又如何呢？针对这些问题，我们来尝试着做到一些答案。
VR：眼动跟踪的最佳搭档眼动跟踪技术，顾名思义，就是通过图像收集设备对眼球运动的信息展开捕猎，构建对眼球的追踪和分析，从而服务于明确的场景当中，如心理分析、电子设备屏幕转换甚至是对设备展开掌控等。不难看出，眼动跟踪还包括三个步骤：一，摄像头、红外线等收集设备对眼球运动展开捕猎；二，终端对眼球运动轨迹等信息展开综合分析和辨别；三，收到指令，作出合乎主体意愿的决策或提醒。由此我们很更容易想起用这种技术来构建屏幕或电子书翻页，而且这也是笔者曾多次年少时最渴求的事情。
只不过放在如今，这充其量却是眼动跟踪技术较为低级别的应用于。早在2017年微软公司也将这项技术内置到了Windows10中。
但Windows10或许较为鸡肋，当年看展示点字的时候的确很科幻，但实用性太差，近不及人手的打字效率，再行再加其他应用于的缺少，眼动跟踪最后还是沦落了微软公司卖产品的噱头而已。但从这个早已可以被看作告终的案例中我们可以稍微窥出：眼动跟踪固然好，没应用于也敢。
而遍观如今的种种科技，能令眼动跟踪技术大放异彩的，也许就是VR。Tobii也将VR视为其眼动跟踪技术落地的最佳载体，并发售了兼容VR头盔的设备Pro Glasses 2，但一支钢笔大小东西，用在VR头盔之类的设备上觉得是有点占到空间。另一个问题是，目前的VR产品在呈现出游戏或其他应用于的图像时，往往是对所有的场景统统图形，眼睛看见的地方明晰无比，看到的地方也毫不含糊。我们似乎可以借此显现出三个弊端：更容易导致失眠感觉；对眼球仔细观察之外的场景图形导致计算出来浪费的同时也给设备计算出来带给开销；算力减少，设备的体积大自然小将近哪儿去。
怎么会把硬件再行做到大一点？那头盔就更加不方便了。而眼动跟踪，则于是以可以用来解决问题这个问题。Tobii回应研发了视网膜中心图形技术，通过对眼球的跟踪，将人眼身旁的区域展开高清图形，而对眼球之外的区域展开模糊化处置，这合乎人在看物体时的一般特点。
Tobii的思路准确无比，但实际效果却很受限。却是是图像处理，Tobii似乎不过于擅长于——等等，说道到图像处理，怎么会还有比AI更加合适的方法吗？AI：技术前进的明白方向自从2014年并购Oculus以来，facebook在VR上下的工夫仍然都没增加，扔钱扔得不计成本。这些投放也被外界称作“为未来买单”，facebook扔到大海的石子并没击沉了事儿，也是引发了几多浪花的。
比如基于眼动跟踪技术的VR图像图形上。去年5月份，facebook发售了Half Dome原型机，其构建了眼动跟踪照相机、长视场光学系统和可独立国家变焦显示器，就是为了获得和人眼仔细观察事物完全一致的效果：对视线之外的区域展开模糊不清处置，以超过沉浸式体验。
某种程度，这款原型机公布的时候和Tobii水平差不多，由于硬件和算法的容许，图形的细致程度很难让人评价为体验较好。而去年12月，facebook就为其给定了人工智能图形系统Deep Focus。
那么，Deep Focus护持的图像图形和Tobii以及Half Dome原型机的区别在哪里呢？一个词来问就是：大自然模糊不清。对注视点之外的画面展开模糊不清处置是方向，但这其中的问题也有很多：明晰区域和模糊不清区域的过渡性否光滑大自然？注视点移动过程中图像由模糊不清到明晰的转化成否大自然？不大自然的过渡性是这样的：大自然的过渡性则是这样的：似乎右图要比上图有更加大自然的注视点边缘模糊不清处置。
这也沦为了Deep Focus希望的方向。而如果纯粹是用算力来解决问题，那对本身体积就不存在容许的VR头显又明确提出了拒绝。因此facebook reality lab的研究者自由选择了另外一个方向：利用深度自学来构建大自然模糊不清。为此，研究团队必须大量的数据来对人工智能系统展开训练。
但问题是上哪儿去找这么多数据呢？于是他们随机分解了由大量对象构成的场景，然后交由Deep Focus来对这些对象的纹理等特征展开自学训练，从而分解细致的图形模糊不清效果。经过相似一年的训练，Deep Focus早已可以作出非常出众的图形展现出。利用近期的人工智能技术来跟踪研究并作出动态的图像处理，看上去是一个十分不俗的主意。对facebook而言，也许它只是一种强化VR沉浸式体验的措施；而对整个眼动跟踪技术应用于层面而言，人工智能更大的意义则在于获取了一条行之有效的研究方向。
愈演愈烈：冲破障碍与应用于XIII的未来之景我们再行返回眼球追踪技术本身来。转入2019年，以5G网络商用为标志，更加多的声音指出5G的大比特率、较低延后的特性将助推VR的兴起，乃至产业的愈演愈烈。
能无法用“愈演愈烈”来标记一番，或许早已沦为取决于某个技术或产业应用于价值的标志之一。那么，对眼动跟踪技术而言，无论是传统的硬件厂商Tobii还是以facebook为代表的人工智能公司，或许也都一刻也没暂停对它的技术演变。我们也套用一下：当AI入场之后，眼动跟踪技术的应用于否也面对愈演愈烈呢？以下这些，也许将沦为所谓“愈演愈烈”前夜必需要考虑到的问题。
承托即时对系统的终端计算出来性能。对眼动的追踪、信息捕猎、分析处置和辨别必须在极端的时间内已完成，Facebook的Deep Focus虽然用AI构建了大自然模糊不清的高级别应用于，但这是创建在享有四颗高性能GPU电脑的基础上，如果想成功配备在VR头盔甚至是手机、手表等电子设备上，则必需要顾及体积和计算出来的性能。或者，研发出更强劲的算法。“违宪”眼动的准确回避。
人的眼球运动并非都是无意而为，如何回避无意识的眼球运动阻碍，则必须下一步展开重点研究。应用于生态的大面积拓展。
今天显然，一件新技术要想要取得大规模的推广应用，除了硬件层面的给定之外，还要有适当数量级的应用于承托，特别是在是需要产生刚刚须要或生产刚刚须要的应用于。VR显然很有代表性，但只有VR似乎是过于的，更何况VR自身也正处于技术演变的过程中。那么，为眼动跟踪技术关上更好的应用于有可能，也应当实时于对它的技术研究。
比如将眼动跟踪与脑机模块融合一起，通过对无形脑电波的捕猎和外在眼球的追踪，来辨别大脑的意图偏向；为言语障碍、行动不便等人士获取医疗协助，比如点字、大喊等；又或者用在汽车中的驾驶员疲惫监测、车机交互，沦为手指、语音之外的第三种交互方式，促进嵌入式的亲密度等等。可见，在解决方案日益成熟期的前提下，眼动跟踪只不过是不具备了沦为科技“爆款”的潜质的：享有辽阔无比的应用于场景。只不过硬性的市场需求仍未构成，而技术的承托依然虚弱，眼动跟踪技术在未来一段时期有可能依然不会正处于不温不火的状态。但技术的发展趋势有时候总会惊人我们的想象，AI概念明确提出60年后才步入确实的愈演愈烈，或许掌理人类技术演化的神不小心打个盹，眼动跟踪就不会跑出慢吞吞的轨道，从捷径瞬时亲吻人间。
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