眼动追踪技术通过记录眼球运动轨迹，为研究人类视觉认知提供了重要窗口，该技术能精确捕捉注视点、眼跳和凝视时间等数据，揭示注意力分配、信息加工机制等认知过程，广泛应用于心理学、神经科学、人机交互及广告效果评估等领域，现代眼动仪结合红外摄像与算法分析，实现非侵入式高精度测量，既可用于实验室控制实验，也能适配虚拟现实等动态场景，研究发现，眼动模式与阅读效率、决策行为甚至某些精神疾病存在关联，为认知诊断和界面优化提供依据，随着技术便携化和成本降低，眼动追踪正从科研工具向教育、医疗、智能设备等应用场景渗透，持续拓展人类对视觉认知边界的理解。

在当今科技飞速发展的时代,眼动追踪（Eye Tracking）技术正逐渐成为心理学、人机交互、市场营销、医疗康复等领域的重要研究工具，通过记录和分析人眼的注视点、扫视路径和瞳孔变化，眼动追踪能够揭示人类视觉注意力的分配机制，帮助研究者理解用户的认知过程和行为模式，本文将探讨眼动追踪的基本原理、应用场景、技术挑战以及未来发展趋势。

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眼动追踪的基本原理

眼动追踪的核心在于捕捉和分析人眼的运动数据,目前常见的眼动追踪技术主要分为以下几类：

1. 基于视频的眼动追踪（Video-Based Eye Tracking）
   这是最主流的技术，通过摄像头捕捉眼睛的红外反射光，结合计算机视觉算法计算注视点的位置，典型的设备包括Tobii、EyeLink等商用眼动仪。

2. 基于电生理信号的眼动追踪（EOG）
   通过测量眼球运动时产生的微弱电信号来推断注视方向，适用于某些特殊场景（如睡眠研究），但精度较低。

3. 基于瞳孔-角膜反射（Pupil-Corneal Reflection, PCR）
   利用红外光源照射眼睛，通过分析瞳孔和角膜反射光的位置变化来计算注视点，具有较高的精度。

眼动追踪的关键指标包括：

• 注视点（Fixation）：眼睛在某一位置停留较长时间（gt;100ms）。
• 扫视（Saccade）：快速跳跃式的眼球运动，用于切换注视目标。
• 瞳孔直径（Pupilometry）：反映认知负荷和情绪状态。

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眼动追踪的应用领域

心理学与认知科学研究

眼动追踪是研究人类注意力、记忆和决策过程的重要工具。

• 阅读研究：分析读者的注视模式，揭示阅读障碍（如 dyslexia）的认知机制。
• 视觉搜索实验：探索人们在复杂场景中如何分配注意力。

人机交互（HCI）与用户体验（UX）设计

通过眼动数据,设计师可以优化界面布局，提高用户体验。

• 网页设计：发现用户最常关注的区域（如“F型浏览模式”），优化信息排布。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：结合眼动交互实现更自然的用户控制。

市场营销与广告研究

品牌商利用眼动追踪分析消费者对广告、包装和货架陈列的注意力分布，以优化营销策略。

• 广告效果评估：哪些元素最吸引眼球？
• 零售优化：超市货架上的商品摆放如何影响购买决策？

医疗与康复

眼动追踪可用于诊断和治疗神经系统疾病,如：

• 自闭症（ASD）：研究患者的社会注意力模式。
• 帕金森病：监测眼球运动异常。
• 脑损伤康复：通过眼动训练帮助患者恢复视觉认知能力。

驾驶与航空安全

在自动驾驶和航空领域,眼动追踪可用于：

• 驾驶员疲劳监测：通过注视模式和眨眼频率判断疲劳程度。
• 飞行员注意力管理：优化驾驶舱界面设计，减少认知负荷。

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眼动追踪的技术挑战

尽管眼动追踪技术发展迅速,但仍面临一些挑战：

1. 个体差异：不同人的眼球结构、睫毛遮挡等因素可能影响数据精度。
2. 环境干扰：强光、眼镜反光或头部运动可能导致追踪失败。
3. 实时性与计算成本：高精度眼动追踪需要强大的计算能力，影响移动设备的应用。
4. 隐私与伦理问题：眼动数据可能泄露个人认知状态，需谨慎处理。

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未来发展趋势

1. 移动化与可穿戴设备
   随着AR眼镜（如Apple Vision Pro）的普及，眼动追踪将成为下一代人机交互的核心技术。

2. AI驱动的眼动分析
   机器学习可以更精准地预测注视行为，甚至结合脑电（EEG）实现多模态认知研究。

3. 医疗与教育的深度应用
   眼动追踪可能用于个性化教育（如识别学习困难）和远程医疗诊断。

4. 游戏与娱乐
   游戏行业正探索“注视点渲染（Foveated Rendering）”技术，优化VR游戏的性能表现。