研究探索自适应神经形态眼动追踪技术实现高保真低延迟瞳孔运动捕获
瞳孔追踪保真度提高了6+%，达到IoU~=92%
（映维网Nweon 2025年03月04日）传统的基于RGB摄像头的眼动追踪系统经常受到时间分辨率差和计算限制的困扰，限制了它们捕获快速眼球运动的有效性。为了解决相关限制，印度理工学院卡拉格普尔分校和新加坡管理大学团队提出了EyeTrAES。
这种使用神经形态事件摄像头的新方法主要用于高保真地追踪自然瞳孔运动。EyeTrAES的亮点之一是使用了一种新颖的自适应windowing/slicing算法，确保在一个事件框架内，在大范围的眼球运动模式中，恰好有适量的描述性异步事件数据积累。
然后，应用轻量级的图像处理功能，从单个眼睛累积事件帧来执行瞳孔分割和追踪。
研究表明，相关方法将瞳孔追踪保真度提高了6+%，达到IoU~=92%，而延迟至少比纯基于事件的眼动追踪替代方案低3倍。另外，EyeTrAES捕获到的微观瞳孔运动在个体之间表现出明显的差异，所以可以作为生物特征fingerprint。
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