要求我为眼动追踪算法创建校准。但是，我仍然不太了解校准如何帮助我们更准确地注视估计，以及眼动仪中的校准实际如何工作。我已经读过https://www.tobiidynavox.com/support-training/eye-tracker-calibration/和https://developer.tobii.com/community/forums/topic/explain-calibration/，但是我还是不太了解。如果有人可以向我解释，我将不胜感激。
谢谢
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在下面的答案中，我假设您是指标准的瞳孔中心角膜反射视频眼动术，而不是任何其他形式的眼动追踪技术。
在眼睛跟踪中，校准是将位于眼睛的二维静止视频帧中的特征的坐标转换为注视坐标（即与所观察到的世界相关的坐标）的过程。例如，假设您的眼动仪产生了400×400像素的眼睛图像，而被摄对象正在看的是一个1024×768像素大小的屏幕，在它们前面有一段距离。校准过程需要将眼睛图像中的坐标与人在显示屏上注视的位置（即凝视）相关联。这个过程并不简单：例如，仅因为瞳孔在眼睛图像中居中并不意味着该人正在注视着世界的显示中心。即使注视方向在世界范围内保持不变，瞳孔中心的位置也可能在眼睛图像内移动。这就是为什么我们跟踪瞳孔和角膜反射的原因，因为将两者连接的矢量对于在没有凝视旋转的情况下发生的图像内眼睛平移具有鲁棒性。
进行此映射的标准方法是通过相对简单的2D非线性回归：将目标移动到显示器上的已知坐标处，并要求参与者稳固地固定在每个坐标上，同时记录瞳孔中心和角膜的位置眼睛图像中的反射。校准过程会将映射瞳孔中心和角膜反射的矢量映射到相应的已知注视坐标。这将产生一个回归解决方案，使您可以将中间位置映射到其内插的凝视坐标。
（一种替代方法或补充方法是基于模型的，而不是基于回归的，但现在就不要再讨论了。）
因此，从本质上讲，校准不会改善注视估计，而是提供注视估计。如果没有先进行校准，您要做的就是跟踪相对任意的眼睛图像中的特征（瞳孔和角膜反射）的运动。在进行校准之前，您还不知道那只眼睛实际指向世界的那个阶段。
说了这么多，这根本不是基于编码的问题（或答案），因此实际上不能确定StackOverflow是询问此问题的理想场所。