让眼动数据更准确地对应真实视觉目标

眼动追踪回答的一个重要问题是人究竟看向了哪里。近期，七鑫易维针对aSee Glasses Plus完成新一轮算法优化。内部测试数据显示，优化后的算法在中心视觉区域达到0.3°级准确度，眼动数据与真实注视位置之间的空间偏差进一步降低，为视觉注意、目标选择和视觉搜索等研究提供更加可靠的数据基础。

图1  aSee Glasses Plus 算法优化前后不同注视偏转角度区间的准确度误差对比。

注：图中数据为七鑫易维内部测试结果。

为什么准确度如此重要？

图2  眼动追踪准确度与精确度的区别及其对注视目标判断的影响

在眼动追踪领域，准确度（Accuracy）和精确度（Precision）是评价眼动数据质量的重要指标，其中准确度反映的是设备记录的注视位置与真实注视位置之间的偏差。对于研究人员而言，眼动数据不仅需要稳定，还需要能够与真实视觉目标建立可靠的空间对应关系。

在眼动实验中，研究人员常通过兴趣区域（AOI）、注视次数、注视时长和首次注视时间等指标分析视觉注意。当目标之间距离较远时，一定程度的空间误差可能并不明显；但当多个目标相邻时，误差就可能让注视点落入另一个目标所在区域。准度提高后，研究可以从“人在看这一片区域”，进一步走向“人在看哪个具体目标，以及视线如何在目标之间转移”。

因此，对于眼动研究而言，准确度并不只是一个技术参数，它直接影响眼动数据的可解释性。

aSee Glasses Plus：高准确度赋能眼镜式眼动研究

图3 aSee Glasses Plus 眼镜式眼动仪外观及主要参数

随着眼动研究从实验室逐渐走向更加自然的应用环境，眼镜式眼动仪成为获取真实场景视觉行为数据的重要工具，可以帮助研究人员了解人在真实环境中视线在不同目标之间停留和转移。aSee Glasses Plus将眼动追踪技术集成到可穿戴式设备中，同时具备第一视角场景视频采集能力，在便携形态下实现眼动数据与真实场景信息的同步获取。产品重量约50±3g，支持60Hz、120Hz和240Hz采样，并支持1点、3点和5点校准，可用于真实环境中的眼动实验和数据采集。

图4 aSee Glasses Plus 算法优化前后中心区域注视位置误差示意图

此次算法升级后，aSee Glasses Plus中心区域准确度误差进入0.3°级，精准度表现达到国际先进水平，进一步提升了眼动数据与真实视觉目标之间的空间对应能力。这也意味着，在视觉目标较为接近的情况下，研究人员能够获得更加清晰的注视位置数据，从而开展更加细致的视觉注意和目标选择分析。

图5  不同眼动设备中心区域准度对比（误差越小，准度越高）

注：aSee Glasses Plus数据为七鑫易维内部测试结果；其他设备数据参考公开研究[1][2]。由于不同研究在测试距离、实验环境、参与者及评价方法等方面存在差异，图中数据仅供参考，不构成严格意义上的设备横向排名。

从眼动实验到真实世界的数据采集

对于眼动追踪而言，更高的准确度最终服务于对视觉行为的理解。当眼动数据能够更加准确地对应具体视觉目标后，研究人员可以进一步结合第一视角场景视频、操作行为等信息，分析视觉搜索、目标选择以及视觉注意与行为之间的关系。

这也是眼镜式眼动仪的重要价值所在：不仅记录眼球如何运动，更能够将眼动数据与真实环境中的视觉目标建立联系。对于心理学、认知科学、具身智能、人因工程、用户体验等研究而言，更准确的眼动数据，有助于进一步理解人在真实环境中的视觉注意过程。

图6从实验室眼动实验到真实场景视觉行为数据采集的应用示意图

对于aSee Glasses Plus而言，此次算法升级是产品持续提升眼动数据质量的重要一步。从“人在看哪里”，到进一步理解“人在关注什么”，更准确的眼动数据将为真实场景下的视觉行为研究提供更加可靠的基础。

参考文献

【1】 Onkhar, V., Dodou, D., & De Winter, J. C. F. (2024). Evaluating the Tobii Pro Glasses 2 and 3 in static and dynamic conditions. Behavior Research Methods, 56, 4221–4238.

【2】 Huang, Z., Duan, X., Zhu, G., Zhang, S., Wang, R., & Wang, Z. (2024). Assessing the data quality of AdHawk MindLink eye-tracking glasses. Behavior Research Methods.

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