Event-Based Eye Tracking. AIS 2024 Challenge Survey

这项调查回顾了AIS 2024事件驱动眼动跟踪（EET）挑战。挑战的任务重点在于处理使用事件相机记录的眼动，并预测眼睛的瞳孔中心。该挑战强调了使用事件相机进行高效眼动跟踪以实现良好的任务准确性和效率平衡。在挑战期间，共有38名参与者注册了Kaggle竞赛，其中8个团队提交了挑战事实表。本调查回顾和分析了提交的事实表中的新颖和多样化方法，以推进未来的事件驱动眼动跟踪研究。

基于事件相机的眼动追踪技术研究

论文提出了一种基于事件相机的高效眼动追踪方法，通过预测瞳孔中心来实现眼动追踪，相比传统方法具有更高的精度和效率。

论文使用Kaggle竞赛平台进行了眼动追踪算法的比较和评估，并提供了多种新颖方法，如基于深度学习和基于事件相机的联合方法。此外，论文还开源了数据集和代码，为未来的研究提供了便利。

相关研究包括基于传统相机的眼动追踪方法，如Pupil Labs和GazeParser，以及基于事件相机的眼动追踪方法，如ATIS和DAVIS。