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视角的概念对眼球跟踪研究的许多方面都至关重要,但人们只是希望人们能够理解其中的一个方面。这篇博客是我试图以我希望有人能向我解释的方式来解释视角,例如,用最简单的数学……别担心,你可以通过一个同事开发的非常有用的在线应用程序完全避免数学!
为什么视角对眼睛跟踪很重要
在眼球跟踪中,视角无处不在。研究人员可能希望确保他们的屏幕符合系统的“可跟踪范围”——例如,可跟踪范围为水平32度,垂直25度。其他研究人员可能希望确保屏幕上的刺激正好对着5度的视角,或者扫视目标出现在距离屏幕中心+/-10度的视角。虽然来自眼睛跟踪器的凝视数据通常以屏幕像素坐标报告,但重要的指标(如眼跳幅度和速度)以视角/每秒度数报告。此外,凝视数据通常被解析为基于眼睛速度的扫视和注视,这是由眼睛跟踪器以每秒度数来测量的。最后,以视角度报告了眼动跟踪数据质量(和眼动跟踪器规格)的许多关键度量,如“精度”和“精度”。例如, EyeLink 1000 Plus可以精确到小于0.5度的视角。
显然,对视角概念的基本理解(以及能够在屏幕像素和视角度之间进行转换)对眼球跟踪研究非常有帮助!基本思想如下所示(在垂直方向)。花所对的视角(θ)由紫色双头箭头表示。

视角计算
计算这个角度的振幅需要一些非常基础的数学,特别是一些直角三角形三角。你可能在学校里学过这些东西——我记得我认为它在现实生活中永远不会有用……正如你在下面的图像中所看到的(切换到水平轴),计算视角需要对一个或两个直角三角形求和,这完全取决于你想知道的内容。

要计算从屏幕中心测量的目标的视角(例如,如果呈现+/-10度的目标),只需要一个直角三角形。要确定以屏幕为中心的对象所面对的视角(或屏幕本身所面对的视角),有两个并排的直角三角形。如果要确定从屏幕中心偏移的对象所包含的角度,还有两个直角三角形。在这种情况下,三角形重叠,偏移对象的视角是绿色三角形的角度减去蓝色三角形的角度。
在每种情况下,数学都是一样的——我们需要找到三角形的“对边”和“相邻”边之间的角度(长边是斜边)。在上面的图像中,对侧可以被认为是“大小”,相邻侧可以被认为是“距离”。相对边和相邻边的比率为棕褐色(还记得SOHCAHTOA吗?)。因此,为了找到角度,我们只需使用反tan函数(也称为atan)–θ=atan(相反/相邻)或θ=atan(大小/距离)。

因此,有了这些知识,我们可以简单地通过测量任何被观察对象的距离(相邻)和大小(相对)来计算视角。单个直角三角形的简单公式-θ=atan(大小/距离)可以轻松调整,以考虑到居中对象涉及两个直角三角形-θ=2*atan(大小/2*距离)。在下图中,屏幕宽400mm,距离700mm。因此,它包含2*atan(400/(2*700))=31.9度。

将像素转换为视角度
现在,我们可以计算以mm为单位测量的对象的视角,在mm和屏幕像素之间移动是一个相对简单的步骤。如果我们知道屏幕像素分辨率(例如1920×1080)及其尺寸(高度和宽度,单位为mm),就很容易计算出每mm有多少像素。例如,在水平方向上,宽度为520mm的1920像素屏幕具有1920/520=每mm 3.89像素。另一种看待事物的方式是,屏幕上的每个像素都是520/1920=0.27mm宽。
这个转换因子允许我们在像素和mm之间轻松切换,因此我们还可以基于屏幕像素计算视角度。例如,在上述屏幕中心右侧呈现300个像素的目标位于θ=atan((300×0.27)/700)=6.6度处。
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