如何为你的研究项目选择合适的眼动仪？

眼球运动（眼动）眼动仪作为视觉信息提取和加工的生理和行动表征，能客观全面地反映视觉信息选择、注意力变换和知觉广度等诸多信息。目前，眼动追踪技术已广泛应用于基础认知心理学、人机交互测试、用户体验等诸多领域。

眼动仪人类眼动主要分为3种类型：注视(Fixation)、眼跳(Saccades)、平滑追踪(smooth pursuit) 。

注视：指在被注视目标上停留时间至少持续100ms的停留点。眼球注视时伴随着微小的生理震颤，颤动幅度一般保持在1˚以内。

眼跳：也称扫视，指在被注视目标上的一系列停留点之间的快速跳动，是双眼的联合移动，视角在1˚~40˚之间，持续时间30~120ms，当持续时间超过100ms以上时，停留点被称为注视点。一般只有在获得注视点时，才能获取信息。

首先从我们的测试环境开始，确定测试的位置非常重要，以下是需要考虑的关键环境因素：

采样频率指眼动仪系统每秒采集眼球图像的次数，能够判断测量过程中两连续眼动行为之间的相关程度，是衡量眼动仪系统捕获信息的一个重要指标；分辨率是指单个注视样本的最小空间变化，与眼动仪系统精确度共同反映眼动仪在测量眼球空间位置时系统本身的噪声水平，直接关系到眼动仪对眼球位置变化的分辨能力。

以上这些性能指标直接影响数据质量和相关研究结果的可靠性，因此是除研究情境的适用性外， 衡量一款眼动仪产品最重要的考虑因素。

高精度的眼动信息可以实现对视知觉加工过程和规律的准确反映，研究者可以透过眼动数据，寻找背后的心理机制。因此，当目的是鉴定和分析个体在执行特定任务（如阅读、搜索、运动、驾驶等）时的视觉注意模式，此类基础认知实验对数据质量要求较高，应选择测量性能水平高的眼动仪设备。

遥测式眼动仪在驾驶环境中的应用

如果是进行人类工效、用户体验类研究，可能并不需要过高精度的数据，而重在实验情景的仿真效果，可以适当降低对性能参数的要求。

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配套软件的可视化、分析和报告

分别为凝视轨迹、热图、兴趣区域(AOI)

多种数据输出方式

数据/预格式化分析报告的图形表示

眼动仪可以使用X-Y样式的图形绘制数据，并允许第三方软件从SEP获取数据，并生成有关工作负荷，疲劳及注意力程度的报告。

视点叠加

执行凝视覆盖基本上是将凝视放置在视频或显示图像的顶部。一种叠加方法是使用场景摄像机，将视线直接叠加到场景摄像机的图像上，这种方法效果虽好，但是它会引入由受试者眼睛和摄像机位置之间的角度偏移引起的视线误差。而眼动仪支持屏幕抓取覆盖，即将来自显示器的实时视频输出分离并直接放置到3D模型中，用于有效凝视覆盖，此方法提供了更高的精度，并消除了视差问题。

合并多个系统

另一个特殊功能是将多个眼动追踪系统眼动仪融合在一起，以同时进行多人研究。在这种情况下，你可以实时看到受试者什么时候在看屏幕，而什么时候他们在直接互动。

Dikablis眼动仪结合NE脑电设备同步分析