AI学会了用人眼看世界，甚至连人类瞳孔的细微缩放都能模拟

　　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IPSN2022上。
　　通过这项研究得到的几近真实的数据，将全部反哺给计算机。这些数据有什么用？
　　这种基于眼球追踪（EyeTracking）技术得到的数据常常被称为眼动数据，包括注视时长、眼跳、追随运动等多个属性。
　　就如我们常常将眼睛成为心灵之窗一样，这些眼动数据能反映不少人类的真实信息。比如，瞳孔的扩张、眼跳、游移次数可以表现当前主人的情绪（无聊或兴奋）、注意力是否集中、对某项任务是新手或娴熟、甚至是对某种特定语言的精通与否。
　　这项研究的作者之一MariaGorlatova甚至表示：
　　（眼动数据）可能无意中暴露出性别和种族偏见、我们不想让别人知道的兴趣，甚至我们自己都不了解的信息。
　　因此，对这些眼动数据的学习和研究，自然也就能产生一系列传感应用：包括认知负荷估计、久坐活动识别、阅读理解分析和情感识别。很多企业和开发者，比如微软的VIVEProEye，已经开始采用眼球追踪来实现基于目光的新的交互和环境感知。
　　然而，在收集大规模的、有标签的眼动数据时，难免会碰到几个问题：
　　人类视觉行为的随机性增加了数据收集的成本
　　与人类受试者合作过程中可能涉及隐私侵犯问题
　　生产模型训练所需的数据的时间成本过高（可能需要数以百计的人带着设备不间断地用眼数小时才能产生）虚拟眼睛收集数据
　　如何解决上面的问题呢？杜克大学的研究团队提出了一套受心理学启发的模型EyeSyn。这一模型只利用公开的图像和视频，就能合成任意规模大小的眼动数据集。它的整体架构如下：
　　整体思路是以图像和视频作为输入，并将其作为视觉刺激，以生成相应的眼动数据。
　　大的架构又由三个小模型组成：
　　ReadGaze模型
　　模拟文本阅读中的视觉行为。拥有一个基于文本识别的检测模块、一个模拟跳读视觉行为的模拟器。
　　VerbalGaze模型
　　模拟在口头交流中固定在面部某个区域、以及在面部不同区域之间切换注意力的视觉行为。拥有一个面部区域跟踪模块、一个基于马尔可夫链的注意力模型（MarkovChainbasedAttentionModel）。
　　StaticScene和DynamicScene模型
　　模拟感知静态和动态场景过程中的眼球运动。拥有一个基于图像特征的显著性检测（SaliencyDetection）模型，用以识别视觉场景中潜在的定点位置。
　　动态场景中的眼动数据
　　基于这些构成，EyeSyn不需要基于已有的眼动数据进行训练，上岗就能直接开始工作。
　　并且，与传统眼动数据的收集过程相比，EyeSyn在模拟不同的眼动跟踪设置、视觉距离、视觉刺激的渲染尺寸、采样频率和受试者多样性上，也更加方便快速。
　　现在，只基于一小部分图像和视频，EyeSyn就可以合成超过180小时的眼动数据，比现有的基于目光的活动数据集大18到45倍：
　　研究人员MariaGorlatova表示，合成数据本身并不完美，但这是一个很好的起点。小公司不用再花费过多的时间和金钱与人类受试者合作，建立真实活动数据集，而是可以直接使用这种方法。
　　这种更加快速的眼动数据的生产方式，将使得普通的VR、AR、还有元宇宙平台中的相关应用程序的制作都更加便捷。
　　MariaGorlatova
　　论文：
　　https：www。researchgate。netpublication359050928EyeSynPsychologyinspiredEyeMovementSynthesisforGazebasedActivityRecognition
　　开源链接：
　　https：github。comEyeSynEyeSynResource
　　参考链接：
　　https：techxplore。comnews202203simulatedhumaneyemovementaims。html