眼动指标的选取以及眼动规律
疲劳检测中眼动指标参数的分析研究
疲劳检测中眼动指标参数的分析研究作者：陈瑜徐军莉来源：《科技风》2020年第24期摘要：目前眼动特征的非接触式疲劳检测方法中采用的眼动疲劳指标很多。
为了比较各眼动指标的性能，本文采集了7名受试者清醒和疲劳状态下的眼动数据，并从中提取了Per-clos、眨眼时间均值、瞳孔面积等5个常用眼动特征参数，分别从显著性和稳定性两个方面分析了这5个眼动参数的变化情况。
研究发现perclos、眨眼均值和瞳孔面积3个眼动指标在清醒和疲劳状态下变化具有明显差异，可以作为有效的眼动疲劳特征指标;作为检测驾驶疲劳的指标，眨眼时间均值最为稳定，其次是瞳孔面积。
关键词：疲劳驾驶;疲劳指标;眼动特征目前道路交通安全问题已成为严重的社会问题，而疲劳驾驶是发生道路交通事故的重要原因之一[1]。
为了减少疲劳驾驶引起的交通事故，很多研究者都已经开始了各种疲劳预警的研究工作，其中基于眼动特征的非接触式疲劳检测方法被广泛采用。
在各种眼动疲劳特征指标中大部分采用的有perclos，瞳孔面积等。
为了比较各眼动指标的性能，本文采集了7名受试者清醒和疲劳状态下的眼动数据，并从中提取了Per-clos、眨眼时间均值、瞳孔面积等5个眼动特征参数，分别从显著性和稳定性两个方面分析了这5个眼动参数的变化情况。
1 实验本文采用3Y-31D汽车驾驶模拟器作为模拟驾驶实验平台，采用Ergoneers公司的Dikablis 头戴式眼球追踪仪监控驾驶员的视线。
驾驶员坐在一个相对宽敞封闭的房间中。
为了避免因照明引起驾驶员瞳孔面积的变化，房间中的窗帘和灯光都是关闭的。
驾驶员头戴眼镜跟踪仪坐在驾驶座椅上操作驾驶模拟器进行驾驶。
眼镜跟踪仪的另一端通过USB接口连接到笔记本电脑。
眼镜跟踪仪采集到的眼动数据和视频被传输到电脑中的D-lab软件，D-lab软件根据采集到的数据计算Per-clos和眨眼时间均值等信息。
其中D-Lab软件的采样频率设为25Hz。
实验场景如右图所示。
关于眼动及其记录方法的综述
关于眼动及其记录法的综述信息加工在很大程度上依赖于视觉, 约有 80%～90%的外界信息是通过人的眼睛获得的。
由于人的视线具有直接性、自然性和双向性等其它信息所无法具备的特点, 人们对视线的研究有着浓厚的兴趣。
早在19世纪，就有人通过考察人的眼球运动来研究人的心理活动。
1879年，巴黎大学的Emile Javal教授发现，人们阅读印刷品时视线并非只作平滑扫视，而存在一系列短暂的停顿和跳动(Delabarre 1898），随后阅读过程中眼动行为研究兴起(Bouma & deVoogd 1974; O'Regan 1980)而各个领域的眼动研究在80年代兴起。
眼动的早期研究可以追溯到古希腊, 但是真正使用仪器设备对眼动进行观察和实验是从中世纪才开始的。
直到 1901 年 Dodge 和 Cline 才开发出第一台精确的、非强迫式的眼追踪设备。
目前, 视线跟踪技术逐步成熟, 应用越来越广泛。
主要应用于图片/广告研究( 网页评估、设计评估等) 、动态分析( 航空航天相关领域、体育运动、汽车、飞机驾驶、打字动作分析等) 、产品测试( 广告测试、网页测试、产品可用性测试等) 、场景研究( 商场购物、店铺装潢、家居环境等) 和人机交互等各种领域, 另外在理解人的意图的智能计算机、具有交互功能的家用电器、虚拟现实和游戏等领域也有很好的应用前景。
1 眼动的模式和主要参数指标眼动行为可用于揭示用户在屏幕上感兴趣或注意的空间位置及注意的转移过程。
眼动实验原理是通过记录和分析被试在完成某项作业时眼睛活动的情况来探讨人脑内部思维过程。
1.1眼动模式眼动主要有三种模式: 注视(fixations) , 跳动(saccades) 和平滑追随运动(smooth pursuit)。
(1)注视。
表现为在被观察目标上的停留, 这些停留一般至少持续 100ms～200ms 以上。
在注视时, 眼并不绝对静止, 眼球为了看清物体总是不停地做轻微的抖动(jitter) , 其幅度一般小于 1 度。
眼动仪应用案例
» 眼动是具有一定规律性，而这些规律性揭示了认知加工的
心理机制
» 眼动研究出来的成果已经在心理研究、可用性测试、医疗
器械设计和广告效果测试等众多领域发挥重要作用
湖南工学院安全与环境工程系
应用领域
» 可用性研究
» 广告测试
» 心理学及生理学研究
网页 软件
产品包装、货架摆放 网页广告
婴幼儿心理学研究 一般心理反馈研究 孤独症，多动症及精神 分裂症的研究
字里面加上品牌的名字效果会好些.
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Tobii T/X Series
眼动仪实验设计
湖南工学院安全与环境工程系
眼动仪实验设计
» 创建新实验项目 » 添加呈现材料
» 编辑呈现材料
» 定标设置
» 开始记录
» 数据分析
湖南工学院安全与环境工程系
Thank you！
湖南工学院安全与环境工程系
Respondents 13%
T>1 0 2
Time Interval
» Lexus 广告的设计并不成功. » 虽然车子是该广告的核心, 但是有77%的被试者没有
看到车子的品牌，因为它们没有注意到右上角的标志
Fixation order
2.5 2 Secunds
» 被试平均观察广告的时间为3.85秒，总体注意力停留
Percentage of Respondents
Fixation Order
2.5 2
» 这幅广告设计得很成功，表现很自然 » 人们的注意力通过以“Prada”商标为线索集中在手
机上
» Prada与LG的关连不强, 因为它们的面积与位置不
[眼动技术]常用眼动指标介绍与选择
![[眼动技术]常用眼动指标介绍与选择](https://img.taocdn.com/s3/m/c80ff2e02dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cefdd.png)
[眼动技术]常用眼动指标介绍与选择[导读]：在认知心理学以及眼动技术的文献报告中，同学们经常把一些眼动指标报告错误，要么翻译错误，要么理解错误，希望大家仔细理解眼动指标，如果实在不确信，就找一篇中文眼动研究文章，一般都会用到一些眼动指标的标准说法。
[关键词]：眼动：eye movement眼跳：saccade眼跳目标：saccade target注视时间：fixation time；viewing time；observing time et al.凝视时间：gaze duration回视：regression落点位置：landing position扫描路径：scan path眼动指标对应的英文翻译应该是eye movement measures，还是英文解释看起来直观些。
眼动指标有很多，主要包含when和where这两个指标，我姑且以Fixation为核心进行简单介绍。
Fixation就是注视点，这个注视点并不是我们的眼睛真的像眼动数据分析时，所看到的圈圈一样的点。
Fixation是通过软件内在的算法来算出来的点，这个点可能包含了许多采样点。
先理解一下采样率，眼动仪的采样率是每秒记录眼动数据的次数，譬如1000Hz，表示的是每秒钟能像照相机一样，拍照1000次，也就形成了1000次的采样。
这些采样点在屏幕上的位置是主要收集的东西，用x，y坐标来表示，而眼动数据的EDF文件也是记录的这些东西。
那么，注视点如何计算呢？譬如1000Hz的眼动仪，在1s内，我们的眼睛并不是静止不动或者持续大幅度运动，而是有内在的规律。
譬如有些采样点之间加速度或速度特别大，距离比较远，而有些距离比较近。
这些采样点经过分析软件的内在算法来统计。
如果速度非常大，那么在短时间内移动的距离就会更长，在最后的数据转换时就把这些采样点就可能归结为不同的注视点。
简单类比一下聚类的思想，一堆采样点被聚类为注视点A，另一堆则被聚类为注视点B。
当前阅读研究中眼动指标述评
阅读是一个重要的认知加工过程， 阅读的眼动 研究已经有 １００ 多年的历史了。通过眼动研究， 研 究者可以在比较自然的阅读条件下获得被试对文章 信息加工时的眼动数据， 并将眼动数据与认知过程 对应起来， 它为阅读研究提供了一个比命名法、词 汇判断法等更具有生态学效度的变量 。 ［１，２］ 大 量 的 研究结果表明， 读者的注视模式与文章的词汇、语 义和句法特征有着十分密切而复杂的关系。当前， 眼动记录技术和眼动数据的分析技术都获得了长足 的发展， 眼动分析法也更加广泛地应用到了阅读研 究中 ［３］。
回视路径时间 （ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ－ ｐａｔｈ ｄｕｒａｔｉｏｎ） 指的 是从某区域的首次注视开始到最早一次从这一区域 向右的运动之前的所有注视时间之和。在图 １ 中， 对 “张 玲 ” 一 词 的 回 视 路 径 时 间 为 （ ６） 、 （ ７） 、 （ ８） 、 （ ９） 注视时间的总和。它包含了从首次注视 到向右注视之前的所有注视活动， 是反映后期加工 的良好指标， 在分析句子的精细加工过程的研究 中， 这一指标非常有用 。 ［７，１２，１３］ 在图 １ 的例句中， 读 者在读到 “张玲”时， 遇到了理解上的困难， 出现 选择性回视。这一区域的回视路径时间比它的首次 注视和总注视时间更能反映发生在这一区域的效应。 ２．１．２ 重读时间
第 二 遍 阅 读 时 间 （ ｓｅｃｏｎｄ ｐａｓｓ ｒｅａｄｉｎｇ ｔｉｍｅ） 是指在阅读者某个区域进行第一遍阅读之后， 注视 点再回到该区域与注视点再次离开该区域之间所有 注视时间之和。它反映了对信息进行后期加工的时 间。图 １ 中， 对区域 “扣留”的第二遍阅读时间为 ２００ｍｓ。 ２．４ 总阅读时间
收稿日期： ２００６－ ８－ １４ ＊ 本研究得到教育部重点研究基地 ０１ＪＡＺＪＤＸＬＸ００３、０２ＪＡＺＪＤＸＬＸ００３ 重大项目和教育部回国人员科研启动基金的资助。 作者简介： 张仙峰， 天津师范大学心理与行为研究院硕士。Ｅｍａｉｌ： ｓｐｒｉｎｇｓ８８９＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ。
2013眼动研究简介 (2)
英语老师正在讲解容易读错的单词
边缘 副中央凹 中副中央凹
央
50 凹 50 20
边缘
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17
移动窗口范式（moving window paradigm） (McConkie & Rayner, 1975)
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18
移动窗口范式
正常句子：
妹妹每天晚上练习书法。
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19
移动窗口范式
1
2013.11
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2
主要内容
眼动追踪技术的发展 常用眼动指标及其意义 眼动研究范式 眼动技术的学习
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3
一、眼动追踪技术的发展
眼动有一个较长的发展历程……
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4
Edmund Huey’s Eye Tracker (1898)
Huey （1898） 采用橡皮膏将一个杠杆连接在眼球上，首 次记录了被试阅读过程中的眼动轨迹。
37
移动掩蔽范式
妹妹每天晚上 X X X 法。 *
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38
移动掩蔽范式
妹妹每天晚上练 X X X 。 *
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39
移动掩蔽范式
妹妹每天晚上练习 X X X *
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40
移动掩蔽范式
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41
boundary paradigm (Rayner, 1975). 边界范式
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注视指标
意义
首次注视时间
对于目标的首次注视时间越短，表明它
First fixation duration 越能引起注意。
兴趣区内注视次数 IA fixation count
眼动追踪技术测试指标
眼动追踪技术测试指标眼动追踪技术是一种通过追踪眼睛运动来了解人类视觉过程的方法。
它可以被应用于许多领域，如人机交互、广告营销和心理学等。
在使用眼动追踪技术时，我们需要考虑不同的测试指标以评估实验结果的准确性和可靠性。
1.注视点数注视点数是指受试者在特定时间内注视的点数。
注视点数较高通常表示受试者对视觉刺激的关注度较高。
通过注视点数，我们可以了解到受试者对不同类型的视觉刺激的反应和偏好。
2.凝视时间凝视时间是指受试者在特定时间内凝视某个点的时间。
凝视时间较长通常表示受试者对该点的关注度较高。
通过凝视时间，我们可以了解到受试者对不同类型的视觉刺激的深度思考和理解程度。
3.注视热点图注视热点图是一种通过颜色区分观察者注视位置的技术。
热点图的颜色越深，表示注视点的重要程度越高。
通过注视热点图，我们可以了解到受试者对不同类型的视觉刺激的关注点和偏好，以及哪些部分更具吸引力。
4.滞留时间滞留时间是指受试者在切换注视点之间停留的时间。
较长的滞留时间通常表示受试者在思考和理解当前视觉刺激。
通过滞留时间，我们可以了解到受试者对特定视觉刺激的情感和认知反应。
5.扫视路径扫视路径是指受试者在视觉刺激中运动的路径和速度。
通过扫视路径，我们可以了解到受试者对视觉刺激的注意力分配和信息获取模式。
6.视觉注意力视觉注意力是指受试者对视觉刺激的关注能力。
通过视觉注意力，我们可以了解到受试者对不同类型的视觉刺激的敏感性和反应速度。
7.视觉记忆视觉记忆是指受试者对视觉刺激的记忆能力。
通过视觉记忆，我们可以了解到受试者对不同类型的视觉刺激的记忆持久性和准确性。
眼动追踪技术测试指标的选择应该根据实验目的和研究问题。
在实验过程中，我们需要仔细考虑和设计实验方案，以确保测试指标的准确性和可靠性。
眼动常用指标的解释与选择
2
1
3
4
扫描路径
典型的扫描路径：注视—眼跳—注视—眼跳—注视。
• 搜索任务中，理想的扫描路径是一个直接朝向目
标的直线。
扫描路径
• 扫描持续时间：持续时间越长表明搜索效率越低。
• 扫描路径长度：路径越长表明搜索效率越低 。
2
1 3 4
扫描路径
• 扫描方向：可以确定被试的扫描策略。
212 3 1 538 4 5 259 2 285 231
注视类指标
• 目标注视率：目标的注视次数除以总注视次数。这
个比例越低，表明搜索效率越低。
212 3 1 538 4 5 259
2 285 231
注视类指标
• 注视顺序：反映了被试的兴趣变化过程，也反映了
被试对不同区域关注度的变化。
212 3 1 538 4 5 259
2 285 231
注视类指标
• 凝视时间：兴趣区内所有注视时间的总和。是比
较不同目标上注意分配情况的最佳指标。
2 285 1 538 4 5 259 231
212 3
538+259=797
注视类指标
• 注视的空间密度：单位面积内的注视点数量。密度
越大，说明搜索效率越高，同时也说明这个区域是关 键区域。
眼动常用指标的解释与选择
杨海波 天津师范大学心理与行为研究院
阅读一句话时的眼动
注视点
眼跳
回视
看照片时的眼动
“看图” 与 “看文字” 的差异
• 阅读文字有方向性, 平均凝视时间约为200250ms，眼跳幅度约2-4度。
• 浏览图片无方向性，平均凝视时间约为
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眼动指标的选取以及眼动规律
4.1.眼动指标的选择
在第二章提到的神经网络模型以及支持向量机，都需要喂入数据进行模型训练，但是选择样本的哪些特征作为输入是一个很重要的问题，输入的特征指标太多，会增加网络的复杂度和训练时间，输入的特征指标太少又有可能造成神经网络训练不充分，难以提取到样本的本质特征，所以本章主要是对输入模型的指标进行筛选，以便得到更好的训练结果，增加模型的泛化能力。
4.1.1 眼动指标相关矩阵
在本文2.2.1节中涉及到很多眼动指标，但是在这些眼动指标中，有一些眼动指标之间具有强相关性，那么这些相关的眼动指标就不需要全部输入神经网络，正如在一个特征空间中只需要找到一组基底，这组基底之间必须是线性无关的，这样就可以用这组基底来表示这个特征空间中的其他向量。
基于以上内容，得到眼动指标之间的相关矩阵，如表4.1。
表4.1 眼动指标的相关矩阵
注视次数总注视
时长
平均注
视时长
眼跳
次数
平均眼
跳幅度
总眼跳
幅度
瞳孔
直径
眼睑间距变
动百分比
注视次数 1.00-0.85-0.930.99-0.080.05-0.150.21
总注视时长-0.85 1.000.90-0.840.08-0.490.310.17
平均注视时
长
-0.930.90 1.00-0.930.03-0.590.18-0.39眼跳次数0.99-0.84-0.93 1.00-0.080.6-0.150.21平均眼跳幅
度
-0.080.080.03-0.08 1.000.64-0.22-0.12总眼跳幅度0.05-0.49-0.590.60.64 1.00-0.070.08瞳孔直径-0.150.31-0.15-0.15-0.22-0.07 1.000.14眼睑间距变
动百分比
0.210.17-0.390.21-0.120.080.14 1.00。