new WOW().init();
主要特点
支持眼动仪的最大列表
眼动追踪数据的在线可视化和分析
实时扫视和注视检测
全扫视统计:时间、振幅、峰值速度等
使用 AOI、热图和扫描路径进行凝视分析
脚本中的原始数据访问
在实时文档、网站和应用程序中进行跟踪
在非正曲面上跟踪曲面,例如桌子
在 3D 和 VR 中跟踪对象
数据文件、图像和视频的结果
与其他生物信号的同步化
常见眼动追踪任务的模板
性能
亚毫秒级分析时间
自动适应测量噪声
无损视线跟踪和采样
眼动仪校准
完全可定制的校准
Captivate 婴儿研究校准程序
详细的准确度报告
通过新的眼动追踪分析插件扩展了 EventIDE 功能。实施的分析对眼球跟踪数据中的注视点和宏观/微观眼跳进行实时检测和标记。检测结果可以绘制在状态屏幕上,保存到文件中,或用于控制实验流程。可以将眼动追踪分析添加到 EventIDE 中设计的任何实验中。
技术规格
· 亚毫秒分析时间高达 2000Hz 采样率
· 经学术验证的用于扫视检测的 I-VT 算法
· 即时检测扫视状态:开始、峰值速度时刻和结束。
· 自动适应测量噪声的变化
· 兼容数十种眼动仪型号:Arrington、EyeLink、EyeTech、EyeTribe、GazePoint、ISCAN、Jazz-Novo、Mirametrix、SMI、Tobii。
· 在线可视化和数据访问
· 导出到数据文件、位图和视频
扫视和注视识别算法
选择自适应速度阈值算法 (I-VT) 进行扫视和注视识别。该算法最初由 Engbert, R. & Kliegl 提出(参考文献 1)。与其他算法相比,I-VT 有 3 个主要优点(参见参考文献 2 进行回顾):
1) 快速简单的计算
2) 扫视可以在完成之前立即检测到
3) 该算法只有 2 个控制参数:X 和 Y 速度阈值。
启动后,该算法会计算所有眼动仪样本的瞬时 X 和 Y 速度,并应用移动平均值来抑制偶尔出现的噪声。速度高于或低于阈值的样本分别被标记为扫视或注视。连续的扫视或注视样本被折叠成一组,在其上估计描述性统计数据,例如注视中心或扫视的峰值速度。设置微型阈值后,您可以使用相同的算法检测微型眼跳。
您可以在下图 1 的速度图上看到典型的注视和扫视模式示例(这些在线图由 EventIDE 生成)
图 1. 具有注视速度(蓝色)和预定义速度阈值(红色椭圆)的扫视检测 左侧:注视模式。右侧:检测到扫视,因为垂直速度超过阈值。
眼动追踪分析元素
有 3 个新的 EventIDE 元素可提供不同的眼动追踪分析结果。首先,Tracking Monitor 元素可用于评估分析。该元素生成一个实时图,显示一段时间内叠加的注视位置和注视速度。在下图 2 的右侧,您可以看到在视觉搜索任务中生成的此类图的示例。检测到的眼跳用红色区域标记。
图 2. 视觉搜索任务中的示例 Fixaccade 图(左)和注视位置/注视速度图(右):绿线表示眼睛位置,蓝线表示速度。红色区域表示检测到的扫视。
接下来,Saccade Detector 和 Fixation Detector 元素相应地收集检测到的扫视和注视的详细统计数据。这些元素可以在刺激屏幕的副本上绘制标记的凝视位置(参见上图 2 的左图)
最后,还有速度阈值估计器元素,可测量跟踪器噪声并在分析中自动调整速度阈值。
数值统计
下面显示了眼动追踪分析的可用数值统计示例。统计数据由在同一事件中并行工作的 Saccade Detector 和 Fixation Detector 元素收集。注意顺序注视和扫视之间的匹配时间和位置。统计数据可以保存到数据文件中或在运行时使用。
检测到的注视
开始时间(毫秒) | 中心 X(像素) | 中心 Y(像素) | 持续时间 | 结束时间(毫秒) |
76.9 | 506 | 200 | 697 | 774.2 |
892.4 | 783 | 378 | 1565 | 2457.2 |
2595.5 | 706 | 585 | 301 | 2896.5 |
3036.2 | 548 | 563 | 236 | 3272.2 |
3390.5 | 341 | 536 | 97 | 3487.3 |
3594.8 | 235 | 351 | 1163 | 4758.5 |
检测到的眼跳
开始时间(毫秒) | 起点 X(像素) | 起点 Y(像素) | 持续时间(毫秒) | 幅度 (dva) | 峰值速度 (dva/sec) | 平均速度 (dva/sec) | 结束时间(毫秒) | 端点 X(像素) | 终点 Y(像素) |
774.2 | 508 | 179 | 118.15 | 3.82 | 42.90 | 29.57 | 892.4 | 647 | 149 |
2457.2 | 843 | 490 | 138.26 | 4.23 | 38.12 | 28.04 | 2595.5 | 716 | 582 |
2896.5 | 705 | 588 | 139.72 | 3.98 | 40.30 | 29.07 | 3036.2 | 558 | 569 |
3272.2 | 559 | 557 | 118.25 | 5.43 | 64.86 | 45.99 | 3390.5 | 358 | 536 |
3487.3 | 342 | 535 | 107.53 | 2.71 | 24.65 | 19.95 | 3594.8 | 243 | 520 |
4758.5 | 236 | 221 | 107.6 | 5.33 | 47.56 | 38.05 | 4866.1 | 351 | 60 |
可能的应用
首先,您可以使用眼动追踪分析来收集实验期间注视和扫视的统计数据。统计数据可以绘制在状态屏幕上或保存到文件中(包括图表和数值数据)。这可以针对整个实验或选定事件进行。多个分析可以并行运行,例如,您可以使用不同的阈值同时检测眼跳和微眼跳。估计任何衍生统计数据非常简单,例如刺激场景中的注视率。
其次,由于 EventIDE 实时进行分析,您可以使用检测结果来控制您的实验流程。例如,刺激可以在注视开始时呈现,并在随后的扫视开始时被移除。您也可以实现更高级的范例,例如,根据自发微扫视的方向选择目标刺激,类似于 Yuval-Greenberg 等人使用的。研究(参考文献 3)。
最后,在另一个 EventIDE AddIn,可用性研究中使用了眼动追踪分析。如果您计划进行可用性研究,您可以获得非常漂亮的结果,例如固定热图,扫描路径等。可用性图的渐进形成可以记录为视频。
使用 EventIDE 软件对网站和应用程序进行可用性测试
EventIDE 软件是用于设计眼动追踪研究、数据收集和注视行为实时分析的强大工具。它为用户体验测试提供了一个特殊的解决方案,具有对实时网站和独立应用程序的实时眼动追踪分析。
用户体验亮点
网络浏览器上的眼动追踪
任何应用程序的眼动追踪
凝视热图和扫描路径
在一个图中注视和鼠标位置
动态感兴趣的领域
网络摄像头录制
回顾性思考分析
导出到图像、视频和数据文件
跨多个用户的离线数据聚合。
如果眼动仪被禁用,鼠标跟踪
表现
亚毫秒分析时间高达 2000Hz 采样率。
经学术验证的扫视检测算法。
即时检测扫视状态:开始、峰值速度时刻和结束。
自动适应测量噪声的变化。
实时可视化和数据访问。