你的眼睛说明了一切：利用平滑追踪评估认知工作负荷

上下文感知计算系统的一个常见目标是预测用户界面如何影响用户的认知能力下的表现。现有的方法，如问卷或瞳孔扩张测量，要么只允许主观评估，要么容易受到环境影响和用户生理的影响。我们通过利用认知工作量影响平滑追踪眼动这一事实来解决这些挑战。我们在一项用户研究（N=20）中比较了三种轨迹和两种速度在不同认知工作量水平下的表现。我们发现在较高认知工作量水平下，特定轨迹类型在平滑追踪眼动期间的眼球注视点偏差更高。使用SVM分类器，我们通过平滑追踪以99.5%的准确性区分低和高工作量，以及以88.1%的准确性估计三个难度水平的工作量。我们讨论了影响，并展示了认知感知系统如何通过平滑追踪眼动实时推断认知工作量而受益的用例。