--- title: "智能眼镜能看出瞳孔大小吗" description: "研究用的眼动眼镜已经能按毫米导出瞳孔直径。顺着这个数往下追：镜框上的摄像头怎么看见瞳孔，斜着拍的像素怎么换成毫米，瞳孔为什么会变、哪一部分才和“想事”有关，走到街上怎么扣掉光照，以及为什么我们手上的 AI 眼镜拿不到这个数。" pubDate: 2026-10-19 tags: ["智能眼镜", "眼动追踪", "瞳孔", "注意力", "可穿戴"] hero: "./hero.svg" refs: - id: neon-format title: Neon Data Format url: https://docs.pupil-labs.com/neon/data-collection/data-format/ collect: "pupil-labs-neon-data-collection-data-format" site: Pupil Labs Docs note: "`3d_eye_states.csv` 的字段：瞳孔直径、眼球中心、光轴方向、眼睑开度" - id: neon-report title: "Neon Pupillometry Test Report: an evaluation of Neon's pupillometry feature" url: https://zenodo.org/records/10057185 collect: "zenodo-records-10057185" author: Pfeffer T, Dierkes K site: Pupil Labs · Zenodo date: 2024-06-05 note: "厂商白皮书，未经同行评审。每只眼 192×192 像素、200 Hz 红外摄像头；视角依赖 <5%，镜架位移 5 mm 几乎无影响" - id: invisible title: "Pupil Labs community chat: #invisible, September 2022" url: https://chat-archive.pupil-labs.com/logs/invisible/2022/09/ collect: "pupil-labs-chat-archive-invisible-2022-09" site: Pupil Labs date: 2022-09-01 note: "工作人员答复：Pupil Invisible 不输出瞳孔数据，因为摄像头角度太斜，2D 瞳孔检测不够稳定" - id: petersch title: Gaze-angle dependency of pupil-size measurements in head-mounted eye tracking url: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9046372/ collect: "nih-pmc9046372" author: Petersch B, Dierkes K site: Behavior Research Methods 54(2) date: "2022" note: "长轴法、Świrski 3D 模型、带角膜折射的 3D 模型三种算法的视角误差对比" - id: hayes title: Mapping and correcting the influence of gaze position on pupil size measurements url: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4637269/ collect: "nih-pmc4637269" author: Hayes TR, Petrov AA site: Behavior Research Methods 48(2) date: "2016" note: "桌面眼动仪 + 人造眼：注视位置带来的瞳孔大小误差，用余弦几何模型修正" - id: mathot title: "Pupillometry: psychology, physiology, and function" url: https://journalofcognition.org/articles/10.5334/joc.18 collect: "journalofcognition-articles-10-5334-joc-18" author: Mathôt S site: Journal of Cognition 1(1) date: "2018" - id: marquart title: Workload assessment for mental arithmetic tasks using the task-evoked pupillary response url: https://peerj.com/articles/cs-16/ collect: "peerj-articles-cs-16" author: Marquart G, de Winter J site: PeerJ Computer Science 1 date: "2015" note: "引言：认知任务让瞳孔扩张最多约 0.5 mm，光照引起的最大变化约 6 mm（引自 Beatty & Lucero-Wagoner 2000）" - id: kahneman title: Attention and Effort author: Kahneman D site: Prentice-Hall date: "1973" - id: watson title: A unified formula for light-adapted pupil size author: Watson AB, Yellott JI site: Journal of Vision 12(10):12 date: "2012" note: "综合七个旧公式，输入亮度、视场大小、年龄、单眼或双眼" - id: pignoni title: Accounting for effects of variation in luminance in pupillometry for field measurements of cognitive workload author: Pignoni G, Komandur S, Volden F site: IEEE Sensors Journal date: "2020" note: "场景视频 + 头戴亮度传感器 + 注视点，预测光照下的瞳孔，作为认知负荷的基线" - id: eckert title: Pupillary light reflex correction for robust pupillometry in virtual reality author: Eckert M, Robotham T, Habets E, Rummukainen OS site: Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques 5(2) date: "2022" note: "VR 里的个人亮度→瞳孔映射；注视区与背景加权最好，6 秒一档的校准序列最稳" - id: aria title: "Inside Aria Gen 2: explore the cutting-edge tech behind the device" url: https://www.meta.com/blog/aria-gen-2-research-glasses-under-the-hood-reality-labs/ collect: "meta-blog-aria-gen-2-research-glasses-under-th" site: Meta date: 2025-06-04 - id: raybandisplay title: Meta's new smart glasses come with a screen and AI url: https://www.ubergizmo.com/2025/09/meta-smart-glasses-screen-ai collect: "ubergizmo-2025-09-meta-smart-glasses-screen-ai" author: Paulo Montenegro site: Ubergizmo date: 2025-09-18 note: "Meta Ray-Ban Display：单眼显示、一颗朝外的 12MP 摄像头、Neural Band 腕带操控" - id: apple title: Eyes, Hands & Privacy url: https://www.apple.com/legal/privacy/data/en/eyes-hands/ collect: "apple-legal-privacy-data-en-eyes-hands" site: Apple - id: vive title: "Vizard reference: Vive Pro" url: https://docs.worldviz.com/vizard/latest/VivePro.htm collect: "worldviz-vizard-latest-vivepro-htm" site: WorldViz note: "Vive Pro Eye 的 `getPupilDiameter()` 返回每只眼的瞳孔直径（毫米）" - id: tobii title: Pupil diameter url: https://developer.tobiipro.com/commonconcepts/pupildiameter.html collect: "tobiipro-commonconcepts-pupildiameter-html" site: Tobii Pro Developer note: Tobii 报告的是瞳孔的物理大小（毫米），不是从外面看到的表观大小 --- 下面是一个 CSV 文件的表头，来自 Pupil Labs 的眼动眼镜 Neon[^neon-format]： ```text timestamp [ns], pupil diameter left [mm], pupil diameter right [mm], eye ball center left x [mm], ..., eyelid aperture left [mm], eyelid aperture right [mm] ``` 戴上它走一圈，导出的 `3d_eye_states.csv` 里每秒有 200 行，每一行都有左右两只眼的瞳孔直径，单位是毫米。 这让人有点意外。一副眼镜上的摄像头离眼睛只有两三厘米，还是从镜框边上斜着拍的，它怎么量得出毫米？我们平时说的“智能眼镜”，比如能拍照、能和 AI 说话的 Ray-Ban Meta，也能做到吗？就算量出来了，走在街上忽明忽暗，这个数又能说明什么？ 上一篇讲注意力的文章最后提到，想像 HRV 一样戴着就测注意力，瞳孔是最好的候选，只是光照干扰让它离日常使用还远（见《[心跳越不规律越健康，那注意力呢](/blog/attention-elasticity/)》）。这一次我们就拿着这副眼镜，看看“远”到底远在哪里。 先交代几个后文反复用到的词。**瞳孔**是虹膜（眼睛里有颜色的那一圈）中间的圆孔，光从这里进入眼睛；它的大小由两块肌肉控制，一块收缩、一块扩张，都不受意识支配。**眼动追踪**是用摄像头算出眼睛在看哪里，**瞳孔测量**（pupillometry）则是量瞳孔有多大。两件事用的是同一套摄像头，但难度不一样。 ## 一、眼镜怎样看见瞳孔 ### 现象：大多数智能眼镜根本没有看眼睛的摄像头 先回答最直接的问题。Ray-Ban Meta 这一类 AI 眼镜，摄像头都朝外，用来拍照和让 AI “看见”你面前的东西。2025 年发布的 Meta Ray-Ban Display 加了一块单眼显示屏，公开的规格里仍然只有一颗朝外的 1200 万像素摄像头，操控靠手腕上读肌电的 Neural Band，而不是眼睛[^raybandisplay]。没有朝内的摄像头，就谈不上看瞳孔。 能看瞳孔的，是另一类设备：研究用的眼动眼镜（Pupil Labs Neon、Tobii Pro Glasses 3、Meta 的 Aria Gen 2），以及带眼动追踪的头显（Apple Vision Pro、HTC Vive Pro Eye）。它们的共同点是，镜框或镜片周围装着朝内的**红外摄像头**和**红外 LED**。 ### 原理：在红外图像里找最暗的一块 为什么用红外？一是人眼看不见红外光，LED 一直亮着也不晃眼，暗处也能拍；二是在红外下，虹膜不管是什么颜色都比较亮，而瞳孔是一个通往眼底的洞，光照进去几乎不反射出来，于是成了整张图里**最暗的一块**。算法要做的，就是把这块暗区分割出来，沿边缘拟合一个椭圆。图像里另外还有一两个小亮点，那是 LED 在角膜表面的反光，追踪视线时会用到。 以 Neon 为例，每只眼一个红外摄像头，分辨率只有 192×192 像素，每秒 200 帧，每只眼配一个红外 LED[^neon-report]。
眼镜上的眼摄像头怎样拍到瞳孔 左边是侧面示意：眼摄像头和红外 LED 装在镜框下沿，LED 照亮眼睛，摄像头从下方斜着往上拍。右边是摄像头拍到的一帧 192×192 像素的红外图像，瞳孔是其中最暗的椭圆；下面列出 Neon 每只眼的摄像头参数和输出的瞳孔直径字段。 侧面 · 镜框下沿的眼摄像头 摄像头拍到的一帧 眼球 瞳孔 镜片 眼摄像头 红外 LED 摄像头在下方斜着往上拍， 平视时拍到的瞳孔也是椭圆 192 × 192 像素 · 红外 最暗的一块是瞳孔， 虚线是拟合的椭圆 Neon 眼摄像头 每只眼一套 分辨率 · 帧率192×192 px · 200 Hz 照明红外 LED × 1 输出字段pupil diameter left [mm]
图 1 · 眼镜看瞳孔靠的是朝内的红外摄像头：瞳孔在红外图像里是最暗的一块，先拟合出椭圆，再换算成毫米
注意摄像头的位置：它装在镜框下沿，从下往上斜着拍。眼镜不可能把摄像头放在眼睛正前方，否则会挡住视线。所以即使我们平视前方，摄像头拍到的瞳孔也不是正圆，而是一个椭圆。 **拍到的是一个几十像素宽的椭圆，那它是怎么变成“4.6 毫米”的？** ## 二、从像素到毫米 ### 现象：瞳孔没变，图像里的大小却变了 最直觉的办法是数像素：椭圆越大，瞳孔越大。可是同一个瞳孔，在图像里的大小会因为跟瞳孔无关的原因而变化。 - **眼球一转**，瞳孔这个圆片相对摄像头倾斜，投影出来的椭圆变扁。只按几何算，视线偏离摄像头轴 40° 时，短轴缩到 cos 40° ≈ 0.77 倍。 - **眼镜一滑**，摄像头离眼睛远了一点，整个瞳孔看上去就小了一圈。Neon 白皮书里，镜架沿视线方向移开 5 毫米，按像素算的瞳孔大小就下降了一成以上[^neon-report]。 - **角膜是一块透镜**。我们从外面看到的瞳孔，其实是隔着角膜看到的放大像，放大多少又跟观察角度有关。 这几种效应合称**瞳孔投影缩短**（pupil foreshortening）。它在桌面眼动仪上就已经很明显[^hayes]，在眼镜上更麻烦：摄像头离眼睛近、角度斜，人又在走动，眼镜会顺着鼻梁慢慢往下滑。白皮书举了一个例子：做一个持续几小时的疲劳实验，眼镜慢慢滑下去，表观瞳孔跟着变小，很容易被误读成“人疲劳了”[^neon-report]。
同一个瞳孔在眼摄像头里的三种样子 三栏都是直径 4.6 毫米的同一个瞳孔。视线正对摄像头时拍到正圆；视线偏离摄像头轴 40 度时，短轴缩到约 0.77 倍，变成椭圆；镜架沿视线方向外移 5 毫米时，整体缩小一成以上。 视线正对摄像头 拍到的瞳孔 真实直径4.6 mm 形状圆 表观大小基准 视线偏离摄像头 40° 拍到的瞳孔 真实直径4.6 mm 形状椭圆 表观大小短轴 ≈ 0.77 倍 镜架往外滑 5 mm 拍到的瞳孔 真实直径4.6 mm 形状小一圈的圆 表观大小缩小一成以上 虚线圈是视线正对摄像头时的大小。瞳孔本身没变，变的是它投到图像上的影子。
图 2 · 眼球一转、眼镜一滑，同一个瞳孔在图像里就变了样；第二栏是按几何算的，第三栏取自 Neon 白皮书的实测
### 第一次尝试：量椭圆的长轴 既然眼球转动只会把圆压扁，那么取椭圆的**长轴**，不就绕开了吗？圆片倾斜时，和转轴平行的那条直径长度不变。 可惜这只在没有角膜、摄像头离得很远的理想情况下成立。Pupil Labs 的 Petersch 和 Dierkes 用光线追踪模拟了头戴式眼动仪的成像：视线偏离到约 50° 时，长轴法会把瞳孔低估最多 7.5%[^petersch]。 ### 第二次尝试：先重建眼球，再求瞳孔 更进一步的办法是**3D 眼球模型**。眼球在转，但眼球中心在眼眶里基本不动；从一段视频里的许多个椭圆，可以反推出眼球中心的位置，再把每一帧的椭圆还原成三维空间里一个真实的圆，它的直径就是瞳孔大小。这是 Świrski 提出的方法，开源的 Pupil Core 一直在用。 但它忽略了角膜折射，结果反而**高估**，视角越大高估越多。把角膜折射也算进去（用标准眼模型的四个参数：眼球半径、虹膜半径、角膜曲率半径和折射率），人群平均的误差能压到 ±1%；落到具体某个人身上，仍然有 2.5%–4% 的偏差，因为每个人的眼睛和“标准眼”不完全一样[^petersch]。
三种算法在视角变大时的偏差（头戴式眼动仪，光线追踪仿真）
算法怎么算视线偏到约 50° 时
椭圆长轴直接取图像里椭圆的长轴低估，最多 7.5%
3D 眼球模型从多帧椭圆反推眼球中心，再还原成三维的圆高估，个体 3%–7.5%
3D 模型 + 角膜折射再用标准眼的四个参数修正折射人群平均 ±1%，个体仍差 2.5%–4%

数据来自 Petersch 与 Dierkes 2022，视角用瞳孔椭圆的圆度 0.4 换算。

图 3 · 不把角膜折射算进去，瞳孔大小会随视线方向系统性地偏
### 解决：让网络直接学一个“个人化”的眼球 Neon 在这条路上又走了一步：用一个叫 NeonNet 的神经网络直接从眼图估计三维眼球状态，并约束它和一个个人化的、带光学参数的眼球模型一致，不需要用户先校准[^neon-report]。按白皮书的测试，水平方向 ±40° 内，人群平均的视角误差小于 5%；垂直方向 ±15° 内也小于 5%；镜架移开 5 毫米，几乎没有影响。 这也解释了为什么上一代产品 Pupil Invisible 干脆**不输出瞳孔大小**。它的摄像头装在镜腿根部，角度更斜，Pupil Labs 的工作人员在社区里的答复是：“因为摄像头角度，2D 瞳孔检测不够稳定，建不出好的 3D 眼模型”[^invisible]。同一家公司、同样是眼镜，测视线可以，测瞳孔不行，难点就在这一步。 需要说明的是，Neon 的数字来自厂商自己的白皮书，没有经过同行评审。Tobii Pro Glasses 3 也说自己报告的是瞳孔的物理大小（毫米），而不是从外面看到的表观大小[^tobii]，但没有公开同样细的误差数据。 **误差压到 5% 以内，对 4.6 毫米的瞳孔来说约是 0.2 毫米。这够不够用？要看我们想测的那个变化有多大。** ## 三、瞳孔为什么会变 ### 光照：瞳孔最主要的工作 瞳孔首先是一个光圈。它的直径大约在 2 到 8 毫米之间变化，进光量相差十几倍[^mathot]。从暗处走到太阳下，瞳孔会在一秒左右缩到很小，这叫**瞳孔光反射**。光照能带来的变化最大约 6 毫米[^marquart]。 除此之外还有两种跟“想事”无关的变化。一是**近反射**：看近处时，双眼向内聚、晶状体变凸，瞳孔也会跟着缩小，让近处的东西看得更清楚。二是**自发波动**：即使光照不变、人不动，瞳孔也在一直轻微地变，其中有一个约每 3–5 秒一次的节律，叫瞳孔震颤（hippus）。 ### 想事：小，但很稳定 在光照不变的条件下，瞳孔还会随“心里的事”变化。Kahneman 在 1973 年的《注意与努力》里就拿瞳孔扩张当作“心理努力”的主要指标：记的数字越多，瞳孔越大[^kahneman]。上一篇文章里讲过，这背后是脑干里的蓝斑：它释放去甲肾上腺素调节警觉程度，瞳孔大小和它的活动同步。 但这个变化很小。做心算这类费脑的任务时，瞳孔最多扩张约 0.5 毫米[^marquart]。把几种变化放在同一把尺子上，就能看出问题在哪：
瞳孔直径几种变化的量级 同一把毫米尺上：瞳孔能在 2 到 8 毫米之间变化；光照最多能让它变约 6 毫米；想事带来的扩张最多约 0.5 毫米；测量误差按 5% 算约 0.2 毫米。 瞳孔直径的几种变化 · 同一把毫米尺 0 1 2 3 4 5 6 7 8 毫米 瞳孔能变的范围 2–8 mm 光照最多带来 约 6 mm 想事最多带来 约 0.5 mm 测量误差 5% 约 0.2 mm 暗室里光照不变，0.5 mm 比误差大一倍； 走到室外，光照带来的变化是它的十几倍。 虚线框：Neon 白皮书测得的视角误差上限
图 4 · 想事让瞳孔变的那一点，比测量误差大，却远小于光照带来的变化
### 暗室里，眼镜已经测得出来 所以第二节的问题有了答案：在光照不变的暗室里，约 0.2 毫米的误差比 0.5 毫米的信号小，眼镜够用。Neon 白皮书在暗室里复现了三个经典结果：瞳孔震颤的频率在 0.18–0.26 Hz 之间；屏幕闪亮后约 0.22–0.27 秒瞳孔开始收缩；做 n-back 记忆任务（看一串字母，判断当前字母是否和 N 个之前的相同，N 越大越费脑）时，8 名受试者全都在最难的 2-back 时瞳孔最大[^neon-report]。 可是，一旦走出暗室，光照的变化就是这个信号的十几倍。走过一片树荫、抬头看一眼窗外、手机屏幕亮一下，都足以淹没“想事”带来的那一点扩张。 **那能不能把光照的那一部分算出来，从测得的瞳孔里减掉？** ## 四、扣除光照的影响 ### 第一次尝试：只在光照稳定时用 最简单的办法是绕开问题：只在光照不变的时候看瞳孔。实验室就是这么做的，暗室、固定屏幕亮度、下巴托。可如果只能在暗室里用，眼镜就失去了“戴着就测”的意义。 ### 第二次尝试：先预测光照该让瞳孔多大 更积极的思路是：既然光照对瞳孔的影响有规律，就先根据看到的亮度**预测**一个瞳孔大小，再看实际测得的比它大了多少。 预测的公式早就有人总结过。Watson 和 Yellott 2012 年综合了七个旧公式，给出一个统一公式，输入亮度、视野里亮区的大小、年龄、单眼还是双眼受光，输出瞳孔直径[^watson]。问题在于眼镜上怎么知道“看到的亮度”。 - **用场景摄像头和亮度传感器。** 挪威的 Pignoni 等人在眼动仪上加了一个头戴亮度传感器，结合第一视角视频和注视点，估计“光照下应有的瞳孔”，把它当作认知负荷的基线[^pignoni]。这套方法在实验室的受控画面里验证过，后来被同一团队用在直升机驾驶和舰船航行演练中。 - **用渲染出来的画面。** 在 VR 头显里，画面每个像素有多亮是已知的。Eckert 等人在 VR 里给每个人做一条“亮度→瞳孔”的个人曲线：先用 6 秒一档、顺序打乱的灰屏校准，再用注视区和背景的加权亮度去查这条曲线，效果最好[^eckert]。 把这些拼起来，就是眼镜上扣除光照的大致流程：
从测得的瞳孔里扣掉光照 左边是眼镜上的传感器：场景摄像头和环境光传感器估出注视点的亮度，再经过每个人校准过的亮度到瞳孔的映射，得到光照该有的直径；眼摄像头经过 3D 眼模型得到实际测得的直径。两者相减的残差，才留给认知、唤醒和困倦。看近处带来的瞳孔收缩要靠双眼辐辏估出距离再修正，这一路在眼镜上还没有验证。 眼镜上的传感器 估算 结果 场景摄像头 30 Hz 环境光传感器 眼摄像头 ×2 200 Hz 注视点亮度 注视区 + 背景加权 亮度→瞳孔映射 每人校准一次 3D 眼模型 带角膜折射 注视距离 双眼辐辏 光照该有的 d_light 实际测得 d_meas d_meas − d_light 留给认知、唤醒、困倦 虚线：看近处瞳孔也会缩小，要先估出 看多远再修正，这一路还没人在眼镜上验证
图 5 · 想从瞳孔读出“心里的事”，先要算出光照本该让它多大，再看测得的比它大了多少
### 眼镜上难在哪里 这条流程在 VR 里比在眼镜上容易，原因是 VR 的光源完全由程序控制。换到眼镜上，至少有三处麻烦（下面三条是根据上述研究推断的，没有找到专门的验证）： 1. **场景摄像头不是测光表。** 它会自动调曝光，拍出来的明暗不等于真实亮度；要么锁定曝光、做亮度标定，要么另加一个校准过的环境光传感器。Aria Gen 2 就带了这样一个传感器，还能用紫外通道分辨室内和室外[^aria]。 2. **瞳孔看的是注视点附近。** 同一个场景，盯着窗户和盯着桌面，进眼的光差得很远，所以必须用眼动追踪的注视点去取亮度，而不是整张画面的平均值。 3. **看远近也要扣。** 近反射会让瞳孔缩小，需要用两只眼的视线交点（辐辏点）估出注视距离再修正。Aria Gen 2 的眼动输出里正好有辐辏点[^aria]，但还没见到有人把它用于瞳孔校正。 所以这个问题目前只有一个保守的答案：技术路线是清楚的，从暗室走到真实街道的那一步，目前还停在实验室和 VR 里。 **就算这些都能做，为什么我们手上的眼镜还是拿不到这个数？** ## 五、手上的眼镜为什么拿不到这个数 把前面提到的设备排在一起，答案分成两类：要么没有看眼睛的摄像头，要么有，但数据不给你。
几类设备能不能给出瞳孔直径
设备朝内的眼摄像头瞳孔直径谁能拿到
消费级 AI 眼镜
Ray-Ban Meta、Meta Ray-Ban Display没有无从谈起
研究用眼动眼镜
Pupil Labs Neon每只眼 1 个，200 Hz毫米买设备的研究者
Pupil Labs Invisible有，角度很斜不输出—
Tobii Pro Glasses 3有毫米买设备的研究者
Meta Aria Gen 2有输出申请通过的研究者
头显
HTC Vive Pro Eye有毫米开发者（SDK 接口）
Apple Vision Pro有系统内部使用不给 App

Ray-Ban 两款按公开规格整理，规格里只有朝外的摄像头。

图 6 · 能测瞳孔的设备都在研究者手里，消费级产品要么没装摄像头，要么不开放数据
**为什么消费级眼镜不装？** 公开资料里没有厂商的解释，以下是推断。一副要整天戴的眼镜，重量、续航和外观都很紧张；朝内的摄像头和 LED 要一直工作，还要实时跑眼模型，耗电不小。对这类眼镜现在的主要用途（拍照、听歌、问 AI），看视线和瞳孔的收益不足以抵消这些成本。 **为什么装了也不给？** Vision Pro 有一整套 LED 和红外摄像头盯着眼睛，但 Apple 的隐私说明写得很直白：“你的眼睛输入不会分享给 App、网站或 Apple”[^apple]，App 只知道你最后用手指捏合选中了什么。这和本文讲的瞳孔直接相关：如果瞳孔能反映认知负荷和唤醒程度，那么一个能实时读瞳孔的广告或应用，就能知道你看到什么时心里一动。反过来，Vive Pro Eye 这类面向开发者的头显，SDK 里直接有返回瞳孔直径的接口[^vive]。 ## 六、回到注意力 现在可以回答上一篇留下的那个“远”了。想用眼镜像 HRV 一样被动地看注意力，要过三关： - **有没有摄像头。** 消费级 AI 眼镜现在没有，研究用眼镜有。 - **量不量得准。** 带角膜折射的 3D 眼模型已经能把误差压到 5% 以内，暗室里足以测出 n-back 级别的认知负荷。这一关基本过了。 - **能不能扣掉光照。** 这是真正的距离。光照带来的变化是认知信号的十几倍，扣除的方法在 VR 和受控实验里可行，在真实街道上还没有被验证。 一个折中的想法是，像 HRV 的晨测一样，不追求全天连续，而是每天在同一个光照稳定的场景（比如固定的书桌前）测几分钟，比较自己不同日子、不同时段的变化。上一篇提到的瞳孔困倦测试就是这样做的：暗室里盯着看 11 分钟，困了以后瞳孔会出现缓慢的大幅波动。这只是推断，还没有见到有人用眼镜这样做。 ## 小结 1. **智能眼镜能看到瞳孔吗？** 要有朝内的红外摄像头。研究用眼动眼镜和部分头显有，Ray-Ban Meta 这类消费级 AI 眼镜没有。 2. **斜着拍的像素怎么变毫米？** 眼球转动、眼镜滑动和角膜折射都会改变图像里的瞳孔大小。量长轴、3D 眼球模型都不够，要把角膜折射算进去，人群平均误差才压到约 ±1%，Neon 在真实佩戴下做到 5% 以内。 3. **瞳孔为什么会变？** 主要是光照（最多约 6 mm），还有看远近和自发波动；想事带来的扩张最多约 0.5 mm。暗室里误差比它小，眼镜已经测得出来。 4. **街上能不能扣掉光照？** 思路是先按注视点亮度预测光照该有的瞳孔，再看残差。VR 和实验室里可行，眼镜上还缺测光、注视点取亮度和近反射修正的验证。 5. **为什么拿不到？** 消费级眼镜因为重量、续航没装；装了的头显出于隐私不开放；能拿到数据的设备都在研究者手里。 ## 参考资料