运动对 2D 眼动估计影响的量化分析——来自现实移动交互的证据

移动眼动跟踪涉及从移动设备前置摄像头捕获的面部图像中推断用户在屏幕上的注视点或方向。尽管该技术激发了越来越多的眼动交互应用，但在动态用户设备空间关系和移动环境中固有的多样化运动条件下，保持一致准确性仍具有挑战性。本文提供了关于用户运动和行为如何影响移动眼动跟踪准确性的实证证据。我们进行两项用户研究，在各种运动条件下收集行为和眼动数据——从平躺到迷宫导航——以及不同的交互任务。定量分析揭示了日常任务中的行为规律，确定头部距离、头部姿态和设备方向为影响准确性的关键因素，在动态条件下相对于静态条件的误差可增加高达48.91%。这些发现凸显了需要更稳健、自适应的眼动跟踪系统，以在各种移动情境下考虑头部运动和设备偏斜，从而保持准确性。