摘 要
随着人机交互技术的快速发展，眼动追踪技术因其能够精准捕捉用户视觉行为而受到广泛关注。本研究旨在探索基于眼动追踪技术的人机交互新模式，以提升交互效率和用户体验。通过设计并实施一系列实验，采用高精度眼动仪采集用户在不同任务场景下的眼动数据，并结合机器学习算法对数据进行分析与建模。结果表明，眼动特征可以有效反映用户的认知状态和操作意图，且基于眼动数据的交互方式显著提高了任务完成效率和准确性。此外，本研究提出了一种融合多模态信息的交互框架，该框架能够在复杂场景下实现更自然、高效的交互体验。这一创新性方法不仅拓展了眼动追踪技术的应用范围，还为人机交互领域的进一步发展提供了新思路。研究表明，眼动追踪技术与智能算法的结合具有广阔应用前景，可为未来交互系统的设计提供重要参考。关键词：眼动追踪技术 人机交互 机器学习算法 多模态信息融合 交互效率
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状分析 1
第二章 眼动追踪技术基础 2
2.1 眼动追踪技术原理概述 2
2.2 关键技术与设备介绍 2
2.3 技术应用中的挑战与机遇 3
第三章 眼动数据在人机交互中的作用 4
3.1 眼动数据的采集与处理 4
3.2 数据特征提取与分析方法 4
3.3 数据驱动的人机交互优化策略 5
第四章 基于眼动追踪的交互设计实践 6
4.1 交互设计的基本原则 6
4.2 典型应用场景的设计方案 6
4.3 设计效果评估与改进建议 7
结 论 8
致 谢 9
参考文献 10
原创性声明 11
版权使用授权书 11
