眼动追踪技术可以通过解码眼球转动、捕捉凝视点和眨眼等眼部动作,提供有关人类视觉行为的信息,是一种可广泛应用于医学、商业和工程领域的革命性技术。例如,眼球追踪已经被广泛应用于认知功能康复、渐冻症患者辅助交流、消费者视觉喜好分析以及虚拟现实等领域。尽管已经有多种技术可以实现眼动追踪,但是这些技术都存在一定的不足,例如植入式的线圈是虹膜搜索线圈的必要元素,容易引起眼球感染;核磁共振技术需要庞大的核磁设备,缺少便携性;红外追踪技术具有高分辨率的优势,但又不能克服隐私和摄像头阻挡视线的问题;眼电信号追踪基于角膜和视网膜不同电位形成的偶极矩来实现眼球追踪,理论上具有较高的分辨率,已经应用于人机交互和医学诊断,然而却过度依赖接触式的电极(例如Ag/AgCl电极),同样会存在透气性不足和皮肤感染的风险。因此探索新的基于电信号的眼动追踪技术仍然是十分必要的。
图1. 用于眼动追踪的透明、可拉伸的静电传感界面。(a)静电传感界面的多层结构展开图。(b、c)传感界面的扫描电镜截面图与阵列排布图。(d、e)静电传感界面用于眼控鼠标输入的概念图与工作流程图。
图2. 静电传感界面的材料优化与输出表征。(a、b)高压极化后PTFE、PVC与PCTFE的转移电荷与表面电荷密度。(c)三种材料的非接触式电荷保持能力。(d)DFT计算的材料表面电势。(e)设计的双介电层与粗糙表面Ag NW电极模型。(f、g)优化后的静电传感界面的转移电荷与电荷保持能力。
图3. 静电传感界面的阵列及眼动响应信号。(a、b)3D眼部扫描图与眼睛上下看时眼部皮肤起伏分析图。(c)依据眼部敏感部位确定的阵列排布。(d)传感界面阵列的实物图。(e)眼睛不同方向看的四通道信号图。(f、g)眼睛不同角度上、下看的四通道信号图。
图4. 眼动追踪系统用于视觉喜好分析。(a、b)视觉喜好分析系统的工作流程图与工作场景图。(c)机器学习混淆矩阵。(d)眼动追踪的凝视点移动轨迹图。(e)视觉喜好的结果分析图。
图5. 眼动追踪系统用于眼动控制鼠标输入。(a、b)眼控鼠标输入系统的工作流程图及其机器学习的神经网络图。(c)不同眨眼次数信号与对应的鼠标输入信号。(d)不同方向看的信号与对应的鼠标移动方向。(e)眼动控制的菜单调取、命令选择与文件复制过程图。
文章链接:https://www.nature.com/articles/s41467-023-39068-2
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