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          眼動追蹤技術:邁向數據質量的客觀衡量

          來源:博潤視動 編輯:博潤視動 發布時間:2021-04-16

                在過去的幾十年里,使用眼動追蹤技術的研究在數量和種類上都有了顯著的增長。使用EyeLink眼動儀的文章已達9000+以上的數量。

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          上圖顯示了過去的20多年使用EyeLink眼動儀發表的文獻增長,也突出說明了眼動儀這一領域的迅速發展 ,EyeLink眼動儀有完整的硬件和軟件部分,尤其是優秀的硬件和出色的實驗軟件,極大的方便了專家和新手用戶的眼動跟蹤研究活動。眼動追蹤已成為認知神經科學中的一種常用方法,并且在心理學、經濟學、翻譯學、閱讀、二語習得等研究領域中得到了越來越多的應用。

                今天,我們涉及數據質量的硬件參數,它也決定著如何選擇最佳的眼動儀工具。

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                                              推薦學習視頻《眼動技術基礎簡介》

          數據質量


          Data quality is often calculated as data loss, accuracy and precision [Holmqvist et al., 2011].

          Accurary:準確性通常被定義為測量值和真實值之間的平均差。


          Accuracy (sometimes called offset) is one of the most highlighted aspect of data quality. Loosely speaking, it refers to the difference between the true and the measured gaze direction. 

                                         ——來自文獻1


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                                                       在19寸屏幕上全屏幕所獲取的準確性,圓圈越小,誤差越小

          ——來自文獻3

          Precision/RMS:精度指再現的可重復性。


          precision, also referred to as reproducibility or repeatability, is the degree to which the repeated measurement of a set of true values produces the same or similar set of measured values regardless of the accuracy of these values.

          ——來自文獻2


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                                                                  在19寸屏幕上精度數據,圓圈越小,精度越高

          ——來自文獻3


          Data Access Latency:數據訪問延遲,即在線計算識別眼動事件的計算能力,它也決定著數據的精度,它與電腦本身的性能和幀率有關。

          Temporal resolution:時間分辨率
          sampling rate:采樣率


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          上圖顯示了采樣頻率和所需數據量之間的關系,以將時間誤差包含在期望誤差平均值的1ms內。對于較低采樣頻率,降低時間誤差的數據要求非常高,但隨著頻率接近200Hz,要求水平縮小,在200Hz和1000Hz之間相差很小。

           ——來自文獻4


          文章中應該報告的實驗數據:

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          ——來自文獻1

          推薦閱讀以下四篇文獻了解更多內容:

          1. Kenneth Holmqvist, Marcus Nystr?m, and Fiona Mulvey. 2012. Eye tracker data quality: what it is and how to measure it. In Proceedings of the Symposium on Eye Tracking Research and Applications. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 45–52. DOI:https://doi.org/10.1145/2168556.2168563

          該文獻發表于2012年,在該文中,作者說明了為什么數據質量很重要,并回顧了以前關于如何測量和報告眼動數據質量的工作。目標是對什么是數據質量以及如何定義,測量,評估和報告數據質量達成共識。


          2. Eyal M. Reingold (2014) Eye tracking research and technology: Towards objective measurement of data quality, Visual Cognition, 22:3-4, 635-652, 

          DOI: 10.1080/13506285.2013.876481

          發表與2014年,文中探討了兩種客觀測量眼動數據質量的方法。


          3. Holmqvist, Kenneth. (2017). Common predictors of accuracy, precision and data loss in 12 eye-trackers. 10.13140/RG.2.2.16805.22246. 

          發表與2017年,探討了12種眼動儀的有效性、準確性和重要性,并提出了客觀數據質量價值。

          4. Andersson, R. , M Nystr?m, &  Holmqvist, K. . (2010). Sampling frequency and eye-tracking measures: how speed affects durations, latencies, and more. Journal of Eye Movement Research, 3(3), 1-12.

          發表與2010年,探討了采樣頻率影響眼動事件的持續時間等


          EyeLink眼動儀1000 plus參數:

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