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5000美元奖金
（眼动追踪解决方案，而由三名罗切斯特理工大学ChesterF.CarlsonCenterforImagingScience的博士生领衔的团队赢得了第一名。
眼动追踪功能可以帮助虚拟现实系统进一步实现更具沉浸感的体验。所以，眼动追踪必须准确，稳定，支持所有人和所有环境。
来自尼泊尔的成像科学博士生、论文作者之一AayushChaudhary表示：“目前的眼动追踪主要是通过检测瞳孔并将2D或3D模型拟合到数据。OpenEDSChallenge挑战赛的总体目标是分离眼睛图像中的虹膜，瞳孔和巩膜，从而令2D模型和3D模型适配一个紧凑模型。”
为了帮助扩展眼动追踪的用例，Facebook研究院提出了一项挑战：创建一个能够实时工作的强大计算机模型。他们要求制胜的解决方案必须准确，强大且具有高能效。
来自印度的成像科学博士生RakshitKothari指出：“当我们谈论在智能手机等设备进行眼动追踪时，你需要可以实时运行的小型模型。你需要能够拿出手机并立即使用，无需进行大量的计算。”
在顾问老师的支持下，Kothari,Chaudhary，以及另一位来自尼泊尔的成像科学博士生ManojAcharya用一个月的时间开发了所述的解决方案。他们运行了无数的模型，不断完善自己的方法，并在比赛的最后一天赢下了比赛。一路走来，他们克服了一系列意料之外的困难，并最终构建出一个实用的模型。
Acharya说道：“图像有时会出现我们从未料到的情况，而我们的模型必须智能地处理它们。例如，如果你正在训练这个模型利用无任何眼妆的图像来寻找特征，然后突然之间有人花化了眼妆。你需要一个足够聪明和智能的模型来解决所述问题。”
这实际上是罗切斯特理工大学各实验室和学院之间的跨学科合作项目。这三位博士生与其他合著者进行了合作，其中包括来自印度的计算机科学研究生NitinrajNair和来自尼泊尔的成像科学博士生SushilDangi。他们同时与JeffreyPelz教授，GabrielDiaz助理教授，ChristopherKanan助理教授，以及ReynoldBailey教授等顾问老师进行了紧密的合作。
研究在四个罗切斯特理工大学实验室进行，包括MultidisciplinaryVisionResearchLaboratory(MVRL),PerForM(PerceptionforMovement)Lab,MachineandNeuromorphicPerceptionLaboratory(kLab)，以及ComputerGraphicsandAppliedPerceptionLab。
团队成员将于11月2日在韩国首尔举行的2019OpenEDSWorkshop中展示他们的解决方案。
团队获得了5000美元的奖金，而他们将会把奖金捐赠给新成立的illem“Bill”BrouwerEndowedFellowship，从而支持ChesterF.CarlsonCenterforImagingScience中的学生研究。
