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基于学习的视线估计及应用的任务书
任务书：
一、研究背景和意义：
近年来，基于脑科学的视觉注意力模型和深度学习技术的快速发展，使得视线估计成为了一个重要的任务。视线估计能够确定人的目光查看的方向和位置，其应用主要涉及到眼动追踪、驾驶员疲劳检测、人机交互等领域。其中，最具现实应用和商业价值的应该是眼动追踪技术。眼动追踪技术可以对用户在电视屏幕、计算机屏幕、平板电脑或其他屏幕上浏览信息和参加应用程序时的注意分配和行为进行监测，从而为设计师和研究人员提供宝贵的参考信息，改进用户体验和产品的设计。
二、研究内容和任务：
1.基于视觉注意力模型对测量目标区域的用户视线沿空间位置和浏览时间的预测模型进行研究。通过理论和实践结合的方法，针对视网膜、视觉共鸣区和皮层等关键结构的模型，绘制和刻画各模块之间的信息交换模式、计算效率和精度，进而形成视觉注意力和视线运动的动态解析模型。
2.基于深度卷积神经网络，对眼图片进行高效预测眼运动映射。深入挖掘网络架构设计，通过分析不同层次特征抽取方法的合理性和高端特征融合模式的选择，提高模型的鲁棒性，加快神经网络的训练和推理速度，使得所研发的模型可以适用于多种基于图像或者视频流的应用场景。
3.基于设备相机的视线检测系统实现，对视线估计算法进行离线测试和在线验收。通过眼动数据采集与处理，对模型的准确性和稳定性进行定量分析和比对，从而为管理者提供使用户轻松交互的决策依据。
4.在此基础上，进行实际的应用和系统集成研发。基于眼动追踪技术，探索其在多个领域的离线或实时应用，以及效果测试和改进。可以构建效果和服务仪表板，以控制视线追踪的输出和行为，同时提供错误和异常提示信息，以便快速识别问题，发布其他分析或用户建议。
5.跟踪最新的学术进展和业内动态，阅读相关文献，深入研究并尝试使用最新的技术和开源库和工具，从而不断优化模型的性能和准确性，提高实际应用的使用价值和便捷性，为国家和社会科技进步和人民群众的生产和生活服务。
三、进度计划和研究方法：
1.第一阶段：研究前期准备和调研，时间：1个月。主要包括调研相关领域最新动态和研究热点、构建实验平台和设备、搜集相关文献和数据等。
2.第二阶段：构建视觉注意力和眼动追踪模型，时间：4个月。主要通过建立视觉注意力模型和深度卷积神经网络模型，对测量目标区域的用户视线沿空间位置和浏览时间进行预测，优化模型结构、参数、训练模式等各方面的优化。
3.第三阶段：离线测试和在线验收，时间：2个月。主要对视线估计算法进行离线测试和在线验收，通过眼动数据采集与处理，对模型的准确性和稳定进行量化分析和比对，为管理者提供决策依据。
4.第四阶段：应用和集成研发，时间：4个月。基于眼动追踪技术，探索其在多个领域的离线或实时应用，以及效果测试和改进。构建效果和服务仪表板，提供错误和异常提示信息，以便快速识别问题，发布其他分析或用户建议。
5.第五阶段：总结和进一步研发，时间：1个月。主要对上述研究的成果进行总结，收集和分析研究过程中遇到的一些问题和反馈，归纳总结最新技术和发展趋势，提出未来的研究方向和展望。
四、研究成果和效益：
1.研究成果：以一篇高水平的视线估计论文撰写完毕，并在国内外重要的会议和期刊上发表，以拓宽国内学术交流和实际应用程序的层面和范围。
2.研究效益：
(1)为国内眼动追踪技术的研究和应用奠定基础和引领作用，促进国内和国际间的学术和技术交流。
(2)技术的成功研发和应用，将为相关企业和机构提供更广泛、更准确和可靠的数据支持和判断依据。
(3)该项目的研究成果可以直接应用于智能驾驶、智能监控、网络广告、游戏和教育等多个领域，解决现实生活中日益增长的用户体验、用户行为和个性化需求等方面的难题。