眼部追踪技术一直拥有广泛应用前景，然而过去40年来，由于其昂贵的硬体成本（高达几十万），使得它距离普通消费级应用十分遥远。之前也有厂商尝试过将这一技术应用于消费产品中，例如三星Galaxy S4 基于普通镜头的眼部追踪翻动手机页面功能，然而产生的最大问题就是精度差，受环境光影响严重，不同人种更是差异巨大，所以三星后来去掉了这一功能。
近日， MIT 与乔治亚大学的赢咖4研究院希望可以改变这一现状。他们借助两款名为Gaze Capture 和iTracker （与苹果的手机防盗追踪软体iTracker 不是同一个）的App， 可以将任何一支手机都变成眼球追踪装置，大大降低了眼球追踪技术应用的成本，并且精度提高一大截。
关于此项技术的一篇论文在6 月28 日的计算机视觉和模式识别大会上发布，论文的作者之一Aditya Khosla 表示，相比于之前同行的研究，他们的优势在于数据。Khosla 介绍，他们已经透过GazeCapture 搜集了超过1,500 个手机用户的注视模型，而在此之前，最大的数据样本是大概也只有50 个用户。
为什么他们能搜集到如此多的数据？答案是「众包」模式。研究人员选择亚马逊的「Amazon Mechanical Turk」群众外包平台，发布使用GazeCapture 任务，用户可以登录 Amazon Mechanical Turk。在下载这款App（目前只提供iOS 版）之后， GazeCapture 会在萤幕上展示一个颤动的小点，并在小点里写上「L」或「R」 （分别代表左右），以确保用户集中注意力。用户则透过点击萤幕左侧或右侧来做出响应，然后借助前置镜头记录用户的目光。用户在完成每次任务之后，都可以获得一笔「小费」。
透过以上方法， GazeCapture 帮助研究人员搜集了丰富注视模型数据。之前，大多数的研究机构都是召集人们来实验室采集数据，有50 个数据样本就非常不错了。
对于iTracker 软体，一款目前只能在苹果手机上运行的卷积神经网路系统App 。iTracker 能辨识出头部和眼球的位置与方向，确定用户的目光究竟看向萤幕的哪个位置。目前iTracker 误差范围缩小到了1.5 厘米，比以往实验的精度提高了2 倍。在论文提交之后，研究团队又加入了700 个用户的数据，平均每个用户有1,600 张照片。在这一轮训练中，误差范围更是缩小至1 厘米，研究人员预测如果用户达到1 万人，那么精度会提高为0.5 厘米。不过，这样的精度对于商业用途来说，已经十分足够了。
对于iTracker 来说，存在的最大问题是，神经网路是一个很大的系统，在手机端的运行效率会很低。不过，研究人员透过采用「Dark Knowledge」（并非黑科技的意思）的处理方法，能够将神经网路规模缩小到20%，使得iTracker 可以在手机端处理15 格/ 秒的画面，哪怕最短暂的眼神都可以清楚记录。
对于眼球识别技术的重大突破，康奈尔大学教授Noah Snavely 评论称：
「在电脑视觉和人机互动领域，眼部追踪一直都是人们十分感兴趣的领域，但是它成本太贵了，让普通用户的手机就可以实现这一技术，非常令人惊叹。在我看来，他们达到的精度，似乎可以让这个领域的人群开始做些有趣的事了，这一项成果将会引发业内的一轮快速发展。」
