高幀率眼動儀的數(shù)據(jù)處理方法如下:
一,、數(shù)據(jù)預處理:確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)清洗
去除無效數(shù)據(jù):剔除因眨眼,、頭部移動或設備故障導致的缺失值或異常值。例如,,若某段時間內(nèi)無有效注視點坐標,,需標記并刪除該段數(shù)據(jù)。
時間同步:確保眼動數(shù)據(jù)與其他設備(如腦電儀,、行為記錄儀)的時間戳對齊,,避免分析誤差。
平滑處理:采用濾波算法(如移動平均,、卡爾曼濾波)減少數(shù)據(jù)噪聲,,提升注視點識別的準確性。例如,,對原始坐標數(shù)據(jù)進行5點移動平均,,可平滑短時波動。
數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
將原始數(shù)據(jù)(如EDF,、CSV格式)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式(如HDF5),,便于后續(xù)分析。例如,,使用Python的PyEDFlib庫讀取EDF文件,,并轉(zhuǎn)換為PandasDataFrame。
二,、注視點識別:提取關(guān)鍵行為
算法選擇
基于速度的算法:通過設定速度閾值(如30°/s)區(qū)分注視(低速)與眼跳(高速),。例如,若眼球移動速度低于閾值且持續(xù)時間超過100ms,,則標記為注視點,。
基于聚類的算法:使用DBSCAN或K-means對相鄰注視點聚類,確定注視位置與持續(xù)時間,。例如,,將空間距離小于0.5°且時間間隔小于50ms的點聚為一類。
參數(shù)優(yōu)化
根據(jù)實驗需求調(diào)整閾值,。例如,,研究微掃視時需降低速度閾值(如10°/s),,以捕捉細微眼動變化。
三,、感興趣區(qū)域(AOI)分析:量化注意力分配
AOI定義
靜態(tài)AOI:適用于圖片,、網(wǎng)頁等靜態(tài)場景,手動圈定關(guān)鍵區(qū)域(如按鈕,、標題),。
動態(tài)AOI:針對視頻、動畫等動態(tài)內(nèi)容,,通過算法自動跟蹤移動目標(如運動員、汽車),。例如,,使用OpenCV的目標檢測模型(如YOLO)實時追蹤物體位置,并動態(tài)調(diào)整AOI邊界,。
指標計算
首次注視時間:記錄用戶首次關(guān)注AOI的時間,,反映信息吸引效率。
總注視時間:統(tǒng)計用戶在AOI內(nèi)的累計注視時長,,衡量關(guān)注程度,。
注視次數(shù):計算用戶注視AOI的次數(shù),揭示信息重要性,。例如,,若某廣告元素的注視次數(shù)顯著高于其他區(qū)域,則表明其更吸引用戶注意,。
四,、熱圖生成:可視化注意力分布
數(shù)據(jù)聚合
將所有被試的注視點映射到統(tǒng)一坐標系,統(tǒng)計每個像素點的注視頻率,。例如,,對100名被試的注視數(shù)據(jù)進行疊加,生成高分辨率熱圖,。
顏色編碼
使用顏色梯度(如紅-黃-藍)表示注視密度,,紅色代表高關(guān)注區(qū)域,藍色代表低關(guān)注區(qū)域,。例如,,通過Matplotlib的imshow函數(shù)繪制熱圖,并調(diào)整顏色映射(cmap='jet'),。
疊加分析
將熱圖疊加到原始刺激材料上,,直觀展示注意力分布。例如,,在網(wǎng)頁設計中,,通過熱圖發(fā)現(xiàn)用戶更關(guān)注頂部導航欄而非底部信息,,從而優(yōu)化布局。
五,、統(tǒng)計分析:驗證實驗假設
描述性統(tǒng)計
計算均值,、標準差等指標,總結(jié)數(shù)據(jù)基本特征,。例如,,統(tǒng)計用戶在不同AOI內(nèi)的平均注視時間,并比較差異,。
推斷性統(tǒng)計
t檢驗:比較兩組被試在相同AOI內(nèi)的注視時間差異,。例如,檢驗新手與專家運動員在比賽中的視覺搜索策略是否不同,。
方差分析(ANOVA):分析多組數(shù)據(jù)間的顯著性差異,。例如,評估不同廣告版本對用戶注意力的影響,。
回歸分析:探討眼動指標與其他變量(如任務難度,、情緒狀態(tài))的關(guān)系。例如,,分析瞳孔直徑變化與認知負荷的相關(guān)性,。
六、高級分析:挖掘深層模式
序列分析
研究注視順序與行為模式,。例如,,通過馬爾可夫鏈模型分析用戶在網(wǎng)頁瀏覽中的路徑偏好,優(yōu)化導航設計,。
機器學習應用
分類算法:區(qū)分不同任務條件下的注視模式,。例如,使用SVM分類器識別用戶是在閱讀文本還是觀看圖片,。
聚類算法:發(fā)現(xiàn)用戶群體的注視特征,。例如,通過K-means聚類將用戶分為“快速掃描型”與“深度閱讀型”,,為個性化設計提供依據(jù),。
多模態(tài)融合
結(jié)合眼動數(shù)據(jù)與其他生理信號(如腦電、心率)進行綜合分析,。例如,,通過眼動追蹤與EEG同步記錄,探究注意力分配與大腦活動的關(guān)系,。
七,、工具與軟件推薦
專業(yè)軟件
TobiiProLab:支持高幀率數(shù)據(jù)采集、AOI分析與熱圖生成,,適用于用戶體驗研究,。
EyeLinkDataViewer:提供精細的注視點識別與統(tǒng)計分析功能,,常用于心理學實驗。
iMotions:集成多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與機器學習分析,,適用于復雜行為研究,。
編程工具
Python:使用Pandas、NumPy進行數(shù)據(jù)處理,,Matplotlib,、Seaborn繪制熱圖,Scikit-learn構(gòu)建機器學習模型,。
R:通過ggplot2包實現(xiàn)高級數(shù)據(jù)可視化,,lme4包進行混合效應模型分析。
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