研究目的
推出首个完全自动化的目光追踪数据分析解决方案，通过开发GoC软件架构处理可穿戴眼动仪采集的凝视叠加视频，实现无需人工标注即可识别分类注视对象并计算凝视时长。
研究成果
认知心理学领域已成功采用GoC方法，该方法在分析移动眼动追踪数据方面表现出卓越性能，有望提升眼动追踪技术在认知研究中的生态效度。
自动化认知科学眼动数据分析与对象标注的软件架构
DOI：10.1109/THMS.2019.2892919
期刊：IEEE Transactions on Human-Machine Systems
出版年份：2019
更新时间：2026-01-09 18:45:16
摘要：
可穿戴眼动追踪技术的进步使认知研究人员能够在参与者完成特定任务时（不受移动限制）采集大量眼动注视数据。然而，虽然眼动仪能在场景视频上叠加注视点指示标记，但识别具体注视对象及分析由此产生的数据集主要依赖人工标注。这种方法成本高昂、耗时且易受人为误差影响。此类分析难题限制了研究人员高效挖掘数据的能力，最终制约了预算范围内可行研究的场景数量。本文首次提出完全自动化的眼动数据分析解决方案，彻底消除了人工标注需求。所提出的软件架构"注视点-物体分类系统（GoC）"能处理商用可穿戴眼动仪提供的带注视点叠加视频，自动识别并分类用户注视的具体物体，同时计算注视持续时间。该系统采用图像互相关方法定位注视点指示标记，并通过图像相似度测量实现快速处理。目前该系统已成功应用于认知心理学研究领域，本文展示了GoC在分析超过50小时移动眼动追踪案例中的卓越表现，同时提供了GoC与现有先进人工标注软件在准确性和成本分析方面的对比数据。GoC具有改变游戏规则的潜力，能显著提升眼动追踪技术在认知研究中的生态效度。
作者：
Karen Panetta，Qianwen Wan，Aleksandra Kaszowska，Holly A. Taylor，Sos Agaian
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