啊，老板的眼神飞过来了，还不快切回工作界面？
从前，我们几乎无从躲避来自身后的目光，但现在不一定了。
如果有个眼球追踪AI，加上人脸识别，或许就能在被老板盯上的瞬间，进入奋力工作模式。
戏是有点多。不过眼球追踪这件事，只要有电脑的前置摄像头，再有个浏览器，真的可以做到。
来自慕尼黑的程序猿Max Schumacher，就用TensorFlow.js做了一个模型，你看向屏幕的某一点，它就知道你在看的是哪一点了。
我来训练一把
这个模型叫Lookie Lookie，不用服务器，打开摄像头就可以在浏览器上训练，不出三分钟就能养成一只小AI。
在下试了一试。
摄像头拍到的画面就显示在屏幕左上角，脸上是绿色的轮廓，眼睛被一个红色方框框住。
第一波，只要按20次空格，系统就提示，可以点击训练按钮了。
训练好之后，屏幕上出现一个绿圈圈。这时候，我的眼睛看哪里，绿圈圈都应该跟着我走的。
那好，再取个二三十张图，训练第二波。
果然，这次绿圈圈跑得自信了一些，左看右看它都驰骋 (比较) 如风。
相比之下，对于上下移动的目光，AI的反应似乎没有那么敏锐。大概是因为，电脑屏幕上下距离不够宽，眼球转动不充分吧。
不过，在训练数据如此贫乏的前提下，神经网络也算是茁壮成长了。
需要注意的是，收集数据的时候，脸不要离屏幕太远 (也不要倒立) 。
DIY全攻略 (上) ：架子搭起来
作为一个不需要任何服务器就能训练的模型，如果要处理整幅整幅的视频截图，负担可能有些重。
所以，还是先检测人脸，再框出眼睛所在的部分。只把这个区域 (上图右一) 交给神经网络的话，任务就轻松了。
德国少年选择了clmtrackr人脸检测模型，它的优点也是跑起来轻快。
那么，先把它下下来：
https://raw.githubusercontent.com/auduno/clmtrackr/dev/build/clmtrackr.js
然后，打开一个空的html文件，导入jQuery, TensorFlow.js，clmtrackr.js，以及main.js。代码如下：
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