MindLink系统延时测试

        系统延时是眼动追踪设备的重要性能指标。

        以眼电信号（EOG）作为参考，我们测量了MindLink眼动追踪眼镜的系统延时。这里的“延时”指的是眼球旋转发生与MindLink API报告注视位置变化之间的间隔。

       该测试采用的方法与Stein等人（2021）相同。在被试进行水平眼跳时，同步记录AdHawk API报告的注视位置信号与EOG信号（见图1A）。然后，比较AdHawk API报告的注视位置信号与EOG信号即可估计该设备的真实系统延时（见图1B）。为检验该测试方法的可靠性，我们首先使用该方法评估了行业金标准EyeLink眼动仪的系统延时。当采样率为1000 Hz时，使用该测试方法估计的系统延时低于2毫秒；该数值与EyeLink生产厂商（SR Research）报告的数值一致。

图1:（A）EOG电极的放置位置（Stein等人，2021）；（B） 来自单个试次的AdHawk注视位置信号和EOG信号；（C）Stein等（2021）报告了EyeLink 1000及多款VR头盔内置眼动追踪设备的系统延时；其中，FOVE和Varjo均采用了自研的眼动追踪技术，Vive使用的是Tobii的解决方案。

       两名人类被试参加了这次测试。因为该测试的目标是评估MindLink的系统延迟，测试结果不依赖于被试的数量。使用Biosemi ActiveTwo EEG系统的3个扁平电极来记录EOG信号，电极的放置位置见图1A。在测试过程中，使用AdHawk Hub软件（5.7版）记录眼动数据，采样频率为500 Hz。为同步AdHawk注视位置信号和EOG信号，当红点出现在屏幕上时，我们使用AdHawk的Python API（SDK版本5.6.7）获取采样数据的时间戳，同时发送TTL信号到Biosemi与EOG信号一起记录。

       在单个试次中，首先在屏幕左侧或右侧呈现一个眼跳目标（红点）。然后，眼跳目标快速移动到屏幕对侧20度远的位置，被试转动眼睛追随该目标。在每个试次中，Adhawk API和EEG设备均记录了20度的眼跳信号。

       每个被试完成640个试次。在数据分析的过程中，首先将AdHawk的采样数据降采样到500Hz，与EOG信号同步；然后，将EOG信号标准化到AdHawk采样数据的取值范围。最后，采用互相关分析来估计AdHawk采样数据相对于EOG信号的时间延迟。

       测试结果表明，AdHawk MindLink的系统延时远低于常见的AR/VR眼动追踪设备（Stein et al., 2021）。具体测试结果，请联系浙心人因（杭州）科技有限公司的技术人员获取。

参考文献

Stein, N., Niehorster, D. C., Watson, T., Steinicke, F., Rifai, K., Wahl, S., & Lappe, M. (2021). A Comparison of Eye Tracking Latencies Among Several Commercial Head-Mounted Displays. I-Perception, 12(1). https://doi.org/10.1177/2041669520983338