信息主要是通过眼睛进入人类大脑,这是外部信息输入人脑的最主要方式,通过眼睛接受来自外界的主要信息,所以对眼睛运动情况的学习和研究,对于深刻理解人类信息加工过程有非常重要的意义。本研究主要从认知理论的角度,通过眼动追踪技术,得到在不同程度疲劳状态和非疲劳状态下,各眼动指标的变化情况及其主要影响因素。首先,分析了疲劳检测的研究意义、疲劳的危害以及影响因素,利用眼动仪记录不同年龄、不同性别、不同疲劳状态的被试者的眼动参数,主要包括注视点个数(FC)、平均注视时间(AFD)、平均眼跳幅度(ASA)、最大瞳孔面积(Pupil Max)和反应时(RD)等,并运用Friedman检测对眼动数据进行分析,对五个眼动指标进行统计学分析。实验研究表明,FC、AFD、ASA、Pupil四个眼动指标可以检测出被试者的疲劳状态,而RD无法检测出被试者的疲劳状态。每个变量的范围为:当测试者注视点个数FC处于非疲劳状态(11,13)区间,平均注视时间AFD处于(328,409)区间,平均眼跳幅度ASA处于(5,7)区间,瞳孔面积Pupil处于(992,1124)区间为非疲劳状态;当FC处于(7,10)区间,AFD处于(263,319)区间,ASA处于(2,4)区间,瞳孔面积Pupil处于(584,935)时,可以认定被试者为疲劳状态。从性别、年龄以及性别和年龄综合属性三方面对不同程度的疲劳状态的影响,得出以下结论:(1)通过FC和Pupil Max的方差分析,表明FC和Pupil Max会随着被试者的性别的改变而产生差异,认为眼动指标FC、Pupil Max可以有效检测不同性别的疲劳状态与非疲劳状态。此外,女性比男性更容易疲劳。(2)通过ASA和Pupil Max的方差分析,表明ASA和Pupil Max会随着被试者的年龄的改变而产生差异,认为眼动指标ASA、Pupil Max可以有效检测不同年龄组的疲劳状态与非疲劳状态。30-40年龄组的被试者在阅读时效果最好,20-30年龄组的被试者效果一般,40-50年龄组的被试者效果最差。(3)各年龄段与不同性别之间存在交互效应,性别与年龄的组合对眼动指标有影响,认为眼动指标Pupil Max可以有效检测性别与不同年龄组合人群的疲劳状态与非疲劳状态。