眼球追踪在部分商用场景已经得到应用，这是一项价值潜力极大技术。目前，主流的非近眼的眼球追踪方案来自于Tobii等，其往往需要专业的硬件设备，价格也相对昂贵，普及尚存一定障碍。
近眼显示领域的眼球追踪方案，例如Tobii在AR、VR眼镜提供的方案，不过它仍需要高度集成的硬件。虽然目前可实现更高度的集成效果，最新Tobii Pro Glasses 3可以做到和普通眼镜大小、厚度类似，能实现高精度眼球追踪方案，未来值得期待。
在近眼显示领域，眼球追踪技术的优势很多：增强AR/VR交互，令交互更自然；提供了全新的内容玩法；优化显示效果，提升显卡渲染的利用率；提供热力图追踪，进行辅助视觉判断等等。
而在非近眼的眼球追踪领域，例如手机、平板、电脑、汽车等更多场景中，眼球追踪可以发挥不同的作用，例如给PC游戏提供新的交互玩法，在智能手机或PC进行视频通话时，可以进行眼球视角的纠正；在汽车场景中，实现疲劳驾驶提醒等。
当然，眼睛作为人类交互的重要方式之一，在微动作、微表情等心理研究，医疗健康、在线教育等领域同样有极大应用潜力。
基于AI、不受硬件限制
除了基于专业硬件的眼球追踪方案外，基于软件简易化或便民的眼球追踪方案也有一些，它们往往通过低价取胜，应用在一些精准度要求不高的场景中。但是，这些方案往往特别容易受光线所影响，一旦光线复杂或环境光低就会影响追踪效果。
近期，微软雷德蒙德研究院在Arxiv发布预印论文《面向广泛硬件的AI眼球追踪方案》（Towards Hardware-Agnostic Gaze-Trackers）。
在论文中，就明确提出了一套基于AI的、不受硬件限制的、且不易受光线环境影响眼球追踪方案。
这套方案特点是：
完全可基于手机、PC的摄像头，而这些摄像头均为非高精设备。
实际上，这项论文的基础来自于MIT iTracker的GazeCapture研究项目，这是基于AI眼球追踪模型，其可运行在苹果设备中，该研究在未经校准情况下，于iPhone和iPad中的误差分别为1.86cm和2.81cm。
而微软的目标则是，让这套系统可以在智能手机和平板电脑之外的设备上使用，例如在PC中实现类似鼠标的操作。
微软的方案在已公布的MIT语料库GazeCapture中测试误差为1.8073cm，并已经集成了1450人的眼球追踪数据，可以做到无需校准或微调即可使用。
细节方面，微软研究员将左眼、右眼、面部作为输入数据，使用25×25像素面部网格，基于ResNet18进行子模型分析训练。
为了更好的满足显示环境中复杂的光线环境，微软研究员还会随机更改图像亮度、对比度、饱和度、色调等，并随机裁剪大小，增加噪点，从而防止模型过度拟合。
然后再将此模型和人脸检测库Dlib结合，从而可以实现GazeCapture不支持的眉毛和唇部动作数据，进一步实现面部轮廓数据的整合，包括面部微动作、眼睛动作。最终，通过这些数据消除误差。
其中发现了一个特性，当人眼看向特定区域时，面部肌肉就会呈现特定动作，这里综合眉毛和唇部动作就可以实现更精准的追踪，从而提升精准度。
当然，目前这一研究也存在一些问题，例如面部一旦遇到遮挡，就会影响精准度等。但未来随着数据量的提升，目标无疑是在手机、平板、PC等广泛的电子消费产品中得到广泛应用。
类似应用或玩法
实际上，微软在眼球追踪和身份验证方面一直有研究，例如在Windows 10中提供的Windows Hello中的面部、虹膜等解锁方案，并且Windows 10也是第一个系统级别眼动控制的操作系统版本。
例如，苹果ARKit 3中就提供了FaceTime注视感知校正功能。手机的前置镜头当你看着屏幕时，眼睛注视区实际是向下的，因为摄像头在屏幕上方。当然如果你看摄像头拍照你的眼睛注视才是正常的盯着屏幕看。而在视频通话中，如果你看着屏幕，而对方认为你注意力不在，那会是一件不礼貌的事情。
为此，苹果在FaceTime视频通话中就改善了这一问题：即使你盯着屏幕看也没事，ARKit 3会自动将你的眼睛注视方向调整为正常视角，虽然你看的是屏幕，但是对方看到的你跟“看向摄像头”视角是相同的。
目前该功能仅在A12和A12X，且具备前置TrueDepth原深感相机的设备中运行。
参考：
https://arxiv.org/pdf/2010.05123.pdf
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