面部感知任务

面部感知任务测量人们在观赏情感面孔时的注视点，以及他们是否正确识别了情感。参与者观看快乐、中性和悲伤的面孔，同时网络摄像头眼动追踪记录眼睛和嘴巴两个兴趣区域（AOIs）的注视。观察者往往会注视每种情感最典型的区域，例如快乐面孔的嘴巴和悲伤面孔的眼睛（Eisenbarth & Alpers, 2011）。

任务格式 | 面部感知任务

研究开始时会有一个简短的说明屏幕和大约两分钟的网络摄像头眼动追踪校准。参与者随后完成6个试验：每种情感（快乐、中性和悲伤）各一个女性和一个男性面孔。

每个试验有三个步骤：

1. 注视十字（1.5秒）： 中心的十字会将注视点带回每个面孔的相同起始点。
2. 面部（10秒）： 显示面孔，参与者自然地注视。眼睛和嘴巴上的多边形AOIs在注视进入时会亮起，并且两个小表格显示每个区域的当前停留时间、注视计数和平均注视持续时间。
3. 情感问题： 参与者通过点击 Happy, Neutral, 或 Sad 选择面孔展示了哪种情感。

最后，结果屏幕显示每种情感的面孔被正确识别的数量，以及本次会话的眼动追踪误差占屏幕对角线的百分比。整个研究在校准后大约需要2分钟。

实时的AOI高亮和指标表格用于演示，因此参与者可以看到眼动追踪的工作情况。对于真实研究，您可以隐藏它们，以免分散对面孔的注意力。

收集的数据与面部感知任务

面部感知任务记录参与者如何扫描每个面孔以及他们如何判断其情感。这使得研究人员能够比较不同情感下眼睛和嘴巴的注视行为，并将其与识别准确性相关联。所有变量可以在任务的 Variables 标签中查看和自定义。

以下是在Labvanced版本的面部感知任务中收集的关键变量：

面部感知任务的技术

Labvanced包含多项技术，使面部感知任务适合于远程和实验室内的面部处理研究：

• 网络摄像头眼动追踪2.0： 使用参与者自己的网络摄像头记录注视，无需额外硬件。在对494名在线参与者的验证中，两分钟（高档次）校准达到1.8°视角的中位数准确度，并且脸部等较大兴趣区域在高档次下的工作准确度为1.8到1.9°（Labvanced, 2026）。本研究使用相同的两分钟校准。

• 多边形AOIs： 眼睛和嘴巴区域被绘制为 Polygon Object 形状，跟随每个特征的轮廓，而不是会覆盖到脸颊或鼻子的矩形。眼动追踪事件直接检查与这些形状的注视和注视点。

• 内置注视检测： 在显示面孔时，注视会自动检测，因此每个AOI的注视次数和持续时间可在无后处理的情况下获得。

• 注视控制和漂移校正： 在主要任务期间定期运行短暂的注视控制检查，以纠正漂移并保持注视估计在试验中的准确性。

• 参与者筛选： 校准未达到研究准确度阈值的参与者会在主要任务之前被筛除，从而保护远程研究的数据质量。

• 高精度计时： 帧持续时间和反应时间以毫秒精度记录，因此1.5秒的注视十字、10秒的观察时间和选择情感的时间都被精确测量。

• 实验室应用模式： 对于实验室研究，桌面应用程序也可以用来管理此测试，并与EEG或任何其他基于LSL的连接结合使用。

• 隐私优先设计： 所有面部和眼部处理都在参与者的设备上进行。仅保存数值型注视数据，绝不保存网络摄像头的图像或视频。

网络摄像头眼动追踪

使用内置的、无代码的、经过同行评审的网络摄像头眼动追踪捕捉注视模式和视觉注意。

时机精确性

以毫秒级的准确性捕捉反应时间、任务表现等，用于时间敏感的任务。

桌面应用

使用桌面应用进行实验室研究，兼容EEG和其他LSL连接实验室硬件。

面部知觉任务的自定义

自定义此模板有许多方法。以下是研究人员在修改此任务时常询问的一些主题。

面部刺激与情感

每一试验的面部图像在Image Object上设置，链接到Emotions因子。您可以用自己的面部图像替换它们，按情感添加更多面孔，或者在Factors & Randomization中添加愤怒或恐惧等新等级。如果添加了一个等级，请在问题框上添加一个匹配的响应按钮。

关注区域

眼睛和嘴巴的AOI是Polygon Object形状，放置在每个人脸之上。您可以重绘它们以适应新的刺激集，或添加更多区域，例如鼻子或整个面部。有关AOI设置的逐步说明，请参见关注区域（AOI）的指南。

实时反馈显示

在每个面部出现时显示的彩色AOI高亮和度量表用于演示。在研究中，将这些对象设为不可见或移除，以便参与者在没有任何视觉反馈的情况下查看面孔。底层的眼动追踪事件保持记录相同的度量。

观看时间和眼动追踪设置

面部显示10秒钟，注视十字显示1.5秒。两者的持续时间可以在框架设置中更改。校准长度、筛选水平和凝视控制频率可以在研究的眼动追踪设置中进行调整，具体取决于您的AOI需要多大的准确性。

如果您想了解更多，请随时与我们联系并询问：

面部知觉任务的推荐使用

面部知觉任务在研究人员需要了解人们如何观察面孔，而不仅仅是他们对面孔的看法时被使用：

• 情感识别研究： 比较眼睛和嘴巴的扫描在面部表情中的差异，并测试其与识别准确性的关系。注视往往遵循每种情感的典型区域，但主要注视眼睛的观察者和主要注视嘴巴的观察者在识别表情方面表现大致相同（Yitzhak et al., 2022）。

• 自闭症和社会关注研究： 测试自闭症患者较少注视眼睛而更多注视嘴巴的长期假设。对8至12岁男孩进行的结合EEG和眼动追踪的研究未发现支持（Vettori et al., 2020），因此这一问题仍然对其他年龄段和刺激开放。

• 社交焦虑研究： 一项对13项眼动追踪研究的系统评审发现，社交焦虑症患者往往表现出对情感面孔的过度警觉，随后是对面孔的规避，尤其是对负面表情中眼睛的规避（Claudino et al., 2019）。

• 跨文化研究： 两项关于西欧或北美及中国观察者的实验发现，在面部识别过程中注视模式存在文化差异（Gingras et al., 2023）。远程网络摄像头测试使接触多个国家的参与者变得更加容易。

• 发展研究： 10和16个月大的英国家和日本婴儿以及成年人在每个年龄段表现出面部扫描的文化差异，而婴儿在10到16个月之间从眼睛扫描转向嘴巴扫描（Haensel et al., 2020）。

参考文献

• Claudino, R. G. e, de Lima, L. K. S., de Assis, E. D. B., & Torro, N. (2019). 社交焦虑症个体的面部表情与眼动追踪：一项系统评审。 Psicologia: Reflexão e Crítica, 32, 9. https://doi.org/10.1186/s41155-019-0121-8

• Eisenbarth, H., & Alpers, G. W. (2011). 快乐的嘴巴和悲伤的眼睛：扫描情感面部表情。 Emotion, 11(4), 860–865. https://doi.org/10.1037/a0022758

• Gingras, F., Estéphan, A., Fiset, D., Lingnan, H., Caldara, R., & Blais, C. (2023). 加拿大和中国参与者在面部识别中的眼动差异未受社会取向的调节。 PLOS ONE, 18(12), e0295256. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295256

• Haensel, J. X., Ishikawa, M., Itakura, S., Smith, T. J., & Senju, A. (2020). 文化影响面部扫描在婴儿和成年人中的一致性。 Infant Behavior and Development, 61, 101503. https://doi.org/10.1016/j.infbeh.2020.101503

• Labvanced. (2026). Labvanced眼动追踪2.0：适用于所有在线研究的准确网络摄像头眼动追踪。 Labvanced Lab Notes. https://www.labvanced.com/content/research/zh/lab-notes/2026-10-webcam-eyetracking-2-0/

• Vettori, S., Van der Donck, S., Nys, J., Moors, P., Van Wesemael, T., Steyaert, J., Rossion, B., Dzhelyova, M., & Boets, B. (2020). 组合频率标记EEG和眼动测量未能支持“过度关注嘴巴/减少关注眼睛”的假设在自闭症中的应用。 Molecular Autism, 11(1), 94. https://doi.org/10.1186/s13229-020-00396-5

• Yitzhak, N., Pertzov, Y., Guy, N., & Aviezer, H. (2022). 许多观察你感受的方式：成功的面部表情识别伴随不同的注视分布模式。 Emotion, 22(5), 844–860. https://doi.org/10.1037/emo0000812

相关任务

面部扫描与Labvanced任务库中的其他基于注视和情感关注任务相近。