为了让眼球追踪技术的成本、体积和精确度足以适应智能手机的要求，一组研究人员正在利用众包模式收集目光信息，并借此训练智能手机实时识别目光方向。

　　美国麻省理工学院、乔治亚大学，以及德国马克斯·普朗克信息学研究所的研究人员正在共同从事这个项目。他们表示，该技术目前在智能手机上的精度已经可以达到大约1厘米，平板电脑的精度约为1.7厘米。

　　与智能手机屏幕的整体尺寸相比，这种精确度显然还不够。麻省理工学院研究生、该论文的联合作者艾迪特亚·考斯拉(Aditya Khosla)表示，这种精度目前还不足以应用于消费应用。

　　但他相信，随着数据的增多，系统精确度将会提升。倘若果真如此，眼球追踪技术将大范围普及，实用性也将大幅提升。眼球追踪技术的成本通常很高，而由于需要额外硬件的协助，因此很难添加到手机和平板电脑中。但这种方式的确可以在你玩游戏和使用智能手机时带来很大帮助。

　　研究人员开发了一款名为GazeCapture的iPhone应用，专门收集人们在实验室之外的不同环境中观看手机的方式。这款应用会在屏幕上展示一个颤动的小点，并借助前置摄像头记录用户的目光。为了确保用户集中注意力，他们还在小点里写上了“L”或“R”，并让用户通过点击屏幕左侧或右侧来作出响应。

　　GazeCapture的信息时候会用于训练一款名为iTracker的iPhone软件。用手机摄像头捕捉人脸图像，然后用软件识别出头部和眼球的位置及方向，以便确定用户的目光究竟看向屏幕的哪个位置。

　　考斯拉表示，目前约有1500人使用了GazeCapture应用。他预计，如果使用人数达到1万人，便可将iTracker的误差率控制在0.5厘米之内，足以应用在手机上。

　　考斯拉希望这项技术能够用于医疗诊断。有研究表明，可以通过眼球移动来诊断精神分裂和脑震荡等疾病。

　　专门研究眼球追踪的克莱姆森大学教授安德鲁·度霍斯基(Andrew Duchowski)认为，如果能在移动设备上实现不错的效果，iTracker将非常有用。但他也强调称，这款软件的效率必须提升，不能耗费太大电量。

　　他不认为这项技术能够实现像素级别的精确度，但仍然可以有“不俗表现”。