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WebGazer
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新方法诚实测量摄像头注视跟踪器延迟
研究人员开发了一种名为 Capture-Clock 的新方法学，用于准确测量基于浏览器的摄像头注视跟踪器的延迟。该方法解决了当前跟踪器通过在捕获而非发出时进行时间戳注视样本来报告不准确延迟的问题。新方法利用浏览器的 requestVideoFrameCallback API 来恢复每个帧的捕获时钟，从而实现更诚实的延迟测量。提供了一个开源的 TypeScript 实现，并使用 WebGazer 和 FaceMesh+KRR 管道等引擎进行了演示。
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摄像头凝视数据未能改善自动驾驶危险检测
一篇新的研究论文探讨了通过网络摄像头捕获的人类凝视数据是否能帮助自动驾驶模型避免发展出“桌面目标”（mesa-objectives）——即通过虚假关联而非真正识别危险来获得高训练性能的内部目标。研究发现，尽管收集了超过137,000个凝视样本，但在纳入凝视数据后，危险检测并未有统计学上的显著改善。研究人员得出结论，当前网络摄像头眼动追踪技术的精度不足，其误差超过了大多数已检测到的危险的大小，因此无法准确地将凝视归因于特定物体。