基于任务绩效的眼动追踪质量量化：揭示遮挡条件下视觉追踪的动态整合机制

本研究针对视觉追踪中遮挡条件下的眼动行为量化难题，创新性地提出了一种整合位置误差（displacement）与速度差异（slippage）的追踪质量指标。通过线性运动遮挡实验结合视觉辨别任务，团队发现遮挡期眼动策略以超前性扫视（anticipatory saccades）为主，且位置匹配对任务准确性的影响（βd=0.18）显著高于速度匹配（βs=0.01）。该研究发表于《Scientific Reports》，为动态视觉任务中的眼动行为评估提供了客观连续的量化工具。

　　

在繁忙的游乐场追踪一个孩子，或过马路时预判车辆轨迹——这类日常场景凸显人类在目标短暂消失时仍能保持视觉追踪的非凡能力。然而，科学界长期存在争议：究竟何种眼动策略算"有效追踪"？传统研究将平滑追随运动（smooth pursuit）的增益（gain）作为金标准，却忽视了扫视（saccades）的关键作用。Tammi团队在《Scientific Reports》发表的研究，通过精妙设计的遮挡范式，首次将任务绩效与全眼动信号整合分析，揭示了视觉追踪背后的动态平衡机制。

研究采用头戴式眼动仪（Pupil Core）记录10名受试者在线性运动追踪任务中的眼动数据，关键创新在于遮挡期随机插入的Landolt C辨别任务（呈现50ms）。通过NSLR-HMM算法分离扫视与平滑追随成分，构建了基于位移（displacement）和滑移（slippage）的双参数心理物理模型（psychometric model），其中位移敏感性β_d达0.18（95%CI 0.16-0.21），显著高于速度敏感性β_s的0.01。

表征眼动行为与任务表现

数据显示，可见期受试者主要依赖平滑追随（跟踪质量M=0.97），而遮挡期则转为"跳跃式"策略——扫视落点平均超前目标1.5度（vs可见期-0.26度）。这种转变伴随平滑追随速度的衰减（600ms后降至初始62%），但通过模型推导的追踪质量指标显示，超前扫视能维持0.63的跟踪质量，显著优于单纯依赖衰减的平滑追随。

位移主导的任务准确性

当位移≤2.5度时，辨别正确率超90%；而速度差异的影响仅在位移较小时显现。这解释了为何遮挡期受试者更倾向采用超前扫视策略：虽然该策略会暂时增加速度误差，但能更有效地控制关键性的位置误差。

动态追踪质量指标

研究提出的追踪质量函数F(d,s)=exp[-(β_dd)²]·exp[-(β_ss)²]突破了传统去扫视分析局限。数据显示，遮挡开始150ms后跟踪质量从0.89开始衰减，600ms降至0.63，这种连续量化方式为评估预测性眼动提供了新范式。

讨论部分强调，该研究颠覆了"平滑追随增益=1即最优"的传统认知，证明眼动策略选择需匹配任务需求：空间精度任务（如辨别）依赖扫视主导策略，而速度估计任务可能更适合平滑追随。这种框架可拓展至自动驾驶、运动训练等领域，为复杂场景下的眼动行为评估提供理论基础。未来研究可进一步探索非线性轨迹或多人交互场景中，位移与速度误差的动态权衡机制。