由于有限的计算资源，可变的光照条件以及遮挡物（例如头发或人斜视）的存在，虹膜跟踪是在移动设备上的一项艰巨任务。通常，会使用复杂的专用硬件，从而限制了可在其中应用该解决方案的设备范围。今天，谷歌研究人员宣布发布 MediaPipe Iris，一种用于精确虹膜估计的新机器学习模型。基于谷歌研究人员在 MediaPipe Face Mesh 上的工作，该模型能够使用单个 RGB 摄像机实时跟踪涉及虹膜，瞳孔和眼睛轮廓的界标，而无需专用硬件。通过使用虹膜界标，该模型还可以在不使用深度传感器的情况下确定相对误差小于 10％的对象和相机之间的度量距离。虹膜跟踪不会推断人们正在看的位置，也不能提供任何形式的身份识别。由于该系统是在 MediaPipe 中实现的，MediaPipe 是一个开放源代码的跨平台框架，供研究人员和开发人员构建世界一流的 ML 解决方案和应用程序，因此它可以在大多数现代手机，台式机，笔记本电脑甚至网络上运行。(Google AI Blog)