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视觉搜索中的眼动分析与建模的综述报告
视觉搜索是指我们在寻找特定目标时对环境进行有意义的注视和扫视的过程。眼动分析与建模在视觉搜索领域中被广泛应用，可以帮助研究人员更好地了解人类在搜索任务中的注意力分配和认知策略。
眼动分析使用眼动仪来记录被试者的眼睛运动轨迹，以研究其在搜索任务中的注视模式和相关的认知过程。眼动建模则是建立数学模型来描述和预测眼动数据的变化。以下是视觉搜索中的眼动分析与建模的综述报告。
I.眼动分析
在视觉搜索任务中，被试者会经历从物体到场景的不同的注意力分配，眼睛作为我们视觉系统的一个核心组成部分，通过眼动仪可以检测到人们在搜索任务中的注视运动。在眼动分析中，通常会使用一系列参数来描述被试者眼睛的运动轨迹，如注视持续时间、注视位置、注视次数、扫视距离、注视位置簇等。
注视持续时间是指被试者在搜索任务中停留在一个区域内的时间长短。研究显示，对于重复出现的目标，注视持续时间会随着时间的推移而逐渐减少。同时，注视持续时间还与目标的复杂性、重要性和可见度等因素有关。
注视位置是指被试者在搜索任务中注视的区域位置，较常见的研究方式是计算注视位置热点图，来描述被试者眼睛注视点的分布情况。研究显示，在视觉搜索任务中，被试者在潜在目标区域内注视的位置较多，这与人们搜索的先验知识和任务难度等因素有关。
注视次数是指被试者在搜索任务中注视一个区域的次数。研究发现，在面对不同难度的目标时，被试者注视次数的变化规律也不同。此外，注视次数与注视位置、注视持续时间等因素也有关。
扫视距离是指被试者在搜索任务中进行扫视的距离。扫视距离通常被视作搜索效率的一种度量。研究发现，目标距离人们注视区域越远，被试者的扫视距离也会随之增加。
注视位置簇是指被试者在搜索任务中注视位置的连续性。研究表明，一些被试者有较强的注视位置稳定性和连续性，而另一些被试者则呈现出较明显的反应时抖动和搜索方向的改变。
II.眼动建模
眼动数据本身具有高度的复杂性和多变性，因此进行眼动建模旨在准确地描述眼动数据的变化趋势及相关因素。眼动建模可以分为线性和非线性两种模型，其中非线性模型更为常见，旨在揭示眼动数据背后的规律，并对未知变量进行预测。
常见的眼动建模方法有神经网络、统计学习、贝叶斯统计及深度学习等。不同的建模方法在不同的任务中都有其适用性和局限性，并且眼动数据的特点和不确定性也需要在建模中得到考虑。
总结：
视觉搜索中的眼动分析与建模可以帮助人们更好地了解人类在搜索任务中的注意力分配和认知策略。通过眼动分析，可以使用多种参数来描述被试者的眼睛运动轨迹，如注视持续时间、注视位置、注视次数、扫视距离、注视位置簇等。眼动建模则是建立数学模型来描述和预测眼动数据的变化。不同的建模方法在不同的任务中都有其适用性和局限性，并且眼动数据的特点和不确定性也需要在建模中得到考虑。