CN113159844A - 一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统 - Google Patents

一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统，方法包括获取标准数据集；获取标准广告对象的标准关键区域集合；获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合(处理后的注视点集合和视线变化数据集合)，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，从而建构数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库；根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果，对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。有益效果：获取预测评估结果时不需要再次获取用户集群观察待评估广告对象时的眼动数据。

Description

一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统
技术领域
本发明涉及信息识别技术领域，尤其涉及一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统。
背景技术
受到市场开放化及经济全球化的冲击，商业竞争日趋激烈。企业想方设法提升产品的知名度和美誉度，以获取超额的营销利润，广告是实现这一目标的重要抓手。作为高效的信息传递媒介，广告有助于激发消费欲望，树立品牌形象，传递产品信息，因此广告设计至关重要。有必要对产品广告进行测试，以便提供更符合顾客需求的广告设计以及产品推广方案。当下广告测评的方式不够智能化，以问卷测量的方式居多，主观性较强且需要耗费大量的时间和人力等，给企业带来较高的成本负担。
具体而言，目前大部分的企业做广告测试通常采用样品测试的方法。分三个阶段进行：首先是内部测试阶段：就是让员工参与广告评分，找到比较明显的广告缺陷和不足，并进行修改；其次是公开测试阶段：就是用户实验的阶段形式，方法基本一样，就是邀请部分客户进行测试，并针对设计好的问题让他们进行回答；最后是持续测试阶段：那就是试点投放一定数量的广告，并持续跟踪广告的导流，还要收集客户的一些必要信息。上述广告测试通常由于客户的不配合而无法实施，并且测试过程非常繁琐，缺乏智能提供检测报告的能力。
近年来，随着眼动技术的成熟，开始尝试运用眼动技术来评测广告设计，但每次评测都需进行一系列眼动实验流程，在实验上需要耗费大量的时间、人力、物力、财力。检测方法过于机械、刻板且不够智能，无法让用户第一时间获得测评结果。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统。
具体技术方案如下：
一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，包括以下步骤：
获取标准数据集，标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
获取得到标准广告对象的标准关键区域集合；
对用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，以获取得到注视点集合和视线变化数据集合，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，从而建构数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，映射关系数据库包括呈映射关系的每个标准广告对象和对应的标准评估结果；
获取待评估广告对象，提取待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，获取标准评估结果，具体包括以下步骤：
采集用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合；
采用眼动分析工具对眼动数据集合进行处理，以得到对应于标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合；
将标准广告对象对应的标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合输入至统计分析工具中进行分析，以得到标准关键区域集合和注视点集合之间的重叠区域集合，并根据视线变化数据集合获取视线变化趋势集合；
其中，重叠区域集合包括用户集合中的每个用户对应的重叠区域子集合，视线变化趋势集合包括用户集合中的每个用户对应的视线变化趋势，视线变化趋势用于表示用户观察标准广告对象时针对重叠区域子集合中的每个重叠区域发生视线数据改变的变化趋势；
根据视线变化趋势集合获取标准广告对象对应的标准评估结果；
建立映射关系数据库。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，获取预测评估结果，具体包括以下步骤：
获取待评估广告对象；
提取待评估广告对象的类别特征，根据类别特征对映射关系数据库进行类别筛选，获取待评估广告对象的类别特征对应的第一标准广告对象集合，第一标准广告对象集合包括类别特征对应的所有标准广告对象；
提取待评估广告对象的关键特征，根据关键特征对第一标准广告对象集合进行关键特征筛选，以得到第一标准广告对象集合中符合关键特征的第二标准广告对象集合；
提取待评估广告对象的评估关键区域，根据第二标准广告对象集合的每个标准广告对象对应的标准评估结果结合评估关键区域对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，在获取标准数据集之后还包括：获取用户集群对标准广告对象的人工评价结果；
在获取标准评估结果之后和获取预测评估结果之前，还包括：根据人工评价结果对标准评估结果进行调整。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，眼动数据中集合的眼动数据包括：注视点、总注视次数、每次注视一个注视点的持续时间和注视点的注视顺序中的至少一种。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，标准广告对象和待评估广告对象均包括：图片和视频中的任意一种。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，标准关键区域集合和关键特征包括：广告主体、关键对象和文字关键区域中的至少一种。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，眼动分析工具为DataViewer分析软件。
优选的，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其中，统计分析工具为SPSS分析工具。
还提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估系统，其特征在于，包括以下步骤：
标准数据集模块，用于获取标准数据集，标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
关键区域获取模块，用于获取得到标准广告对象的标准关键区域集合；
标准评估模块，用于对用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，以获取得到用户集群观察标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，以得到数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，映射关系数据库包括呈映射关系的每个标准广告对象和对应的标准评估结果；
预测评估模块，用于获取待评估广告对象，提取待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
上述技术方案具有如下优点或有益效果：
通过分析被用户的眼动数据可以客观、实时地监测用户观看广告时的注视点，并且可以获取用户在观看广告时的实时注视点的变化趋势，从而提高标准评估结果的真实性，以及提高了预测评估结果的精确度。
通过直接获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合，来实现获取用户集群对于标准广告对象的设计质量的真实看法，从而提高标准评估结果的真实性，进而提高预测评估结果的精确度。
将标准广告对象的标准关键区域集合，以及用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行关联处理，根据关联处理后得到的数据关系对标准广告对象进行评估，以获取得到该标准广告对象对应的标准评估结果，从而实现将眼动数据集合和标准广告对象进行结合，以得到广告对象对应的标准评估结果，进而实现了通过眼动信号对广告效果进行评估，避免了传统方式中的主观因素干扰。
实现了获取标准评估结果时需要采集用户集群的眼动数据，然而获取预测评估结果时不需要再次获取用户集群观察待评估广告对象时的眼动数据，减少人力成本，加快测评估结果的获取速度。
附图说明
参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。
图1为本发明基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法的实施例的数据流向图；
图2为本发明基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法的实施例的待评估广告对象的原始图；
图3为本发明基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法的实施例的提取评估关键区域的待评估广告对象图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本发明包括一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，获取标准数据集，标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
步骤S2，获取得到标准广告对象的标准关键区域集合；
步骤S3，对用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，以获取得到用户集群观察标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，以得到数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，映射关系数据库包括呈映射关系的每个标准广告对象和对应的标准评估结果；
步骤S4，获取待评估广告对象，提取待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
在上述实施例中，通过分析用户的眼动数据可以客观、实时地监测用户观看广告时的注视点，并且可以获取用户在观看广告时的实时注视点的变化趋势，从而提高标准评估结果的真实性，以及提高了预测评估结果的精确度。
在上述实施例中，通过直接获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合，来实现获取得到用户集群对于标准广告对象的设计质量的真实看法，从而提高标准评估结果的真实性，进而提高预测评估结果的精确度。
在上述实施例中，将标准广告对象的标准关键区域集合，以及用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行关联处理，根据关联处理后得到的数据关系对标准广告对象进行评估，以获取得到该标准广告对象对应的标准评估结果，从而实现将眼动数据集合和标准广告对象进行结合，以得到广告对象对应的标准评估结果，进而实现了通过眼动信号对广告效果进行评估，避免了传统方式中的主观因素干扰。
在上述实施例中，首先通过眼动数据获取得到每个标准广告对象对应的标准评估结果，随后获取待评估广告对象的广告类别和标准关键区域集合，根据待评估广告对象的广告类别和标准关键区域集合从进行类别筛选和关键区域筛选，从而获取得到对应的标准广告对象，并且根据标准广告对象对应的标准评估结果对待评估广告对象进行评估，得到预测评估结果，从而现实了获取标准评估结果时需要采集用户集群的眼动数据，然而获取预测评估结果时不需要再次获取用户集群观察待评估广告对象时的眼动数据，减少人力成本，加快测评估结果的获取速度。
在上述实施例中，映射关系数据库中包括呈映射关系的每个标准广告对象和对应的标准评估结果，其中，每个标准评估结果包括对应于每个标准关键区域的标准子评估结果；从上述可以得到将标准关键区域、注视点和视线变化数据进行关联分析，以得到子数据关系，并根据子数据关系获取标准关键区域对应的标准子评估结果。
需要说明的是，图1中的实线流程是获取标准评估结果的数据流向，其中获取标准评估结果包括步骤S1、步骤S2和步骤S3，图1中的虚线流程是获取预测评估结果的数据流向，其中获取标准评估结果包括步骤S4。
在上述实施例中，眼动数据集合包括用户集群中的每个用户观察标准广告对象时生成的眼动数据；
眼动数据包括：注视点、总注视次数、每次注视一个注视点的持续时间、注视点的注视顺序的顺序等。
在上述实施例中，标准广告对象和待评估广告对象均可以包括图片和视频中的任意一种。
在上述实施例中，评估关键区域和标准关键区域集合中的标准关键区域包括：广告主体对应的关键区域、关键对象对应的关键区域和文字对应的关键区域中的至少一种。
在上述实施例中，标准数据集中的标准广告对象可以为已经成为大众普遍接受的优秀广告。
在上述实施例中，视线变化数据集合包括用户集群中的每个用户的注视点的生成注视趋势。
作为优选的实施方式，将获取用户的分类信息，根据分类信息对用户进行分类，以得到不同类型的用户群体，对不同类型的用户群里获取的第一眼动数据设置对应的标签；
在上述优选的实施方式中，分类信息可以包括：性别、年龄阶段和工作类型等。
在上述实施例中，根据注视点集合建立注视点分散关系，并根据视线变化数据集合建立视线变化趋势。
作为优选的实施方式，可以将注视点分散关系以图表的形式显示，也可以将视线变化趋势以图表的形式显示。
进一步地，在上述实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31，采集用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合；
步骤S32，采用眼动分析工具对眼动数据集合进行处理，以得到对应于标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合；
步骤S33，将标准广告对象对应的标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合输入至统计分析工具中进行分析，以得到标准关键区域集合和注视点集合之间的重叠区域集合，并根据视线变化数据集合获取视线变化趋势集合；
其中，重叠区域集合包括用户集合中的每个用户对应的重叠区域子集合，视线变化趋势集合包括用户集合中的每个用户对应的视线变化趋势，视线变化趋势用于表示用户观察标准广告对象时针对重叠区域子集合中的每个重叠区域发生视线数据改变的变化趋势；
步骤S34，根据视线变化趋势获取标准广告对象对应的标准评估结果。
在上述实施例中，步骤S31具体采用眼动仪获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合。
例如，调节眼动仪下颌固定器，并且调节眼动仪上的人眼摄像头，使得人眼摄像头能很好地捕捉到用户的瞳孔；
采用虚拟现实技术模拟商场环境并投放不同设计方式的标准广告对象；
眼动仪自动采集用户观察标准广告对象时的眼动数据。
在上述实施例中，可以通过眼动分析工具对采集的眼动数据集合进行预处理(具体处理步骤为现有技术，在此不做赘述)，然后得到眼球完整图像以及热点图(热点图用于获取用户集群的群体注意力分配的趋势)，通过热点图可以获得每个用户对于标准广告对象的视线变化趋势，每个用户对应的视线变化趋势用于显示单个用户观察标准广告对象时对重叠区域的注视情况。
作为优选的实施方式，可以将前20秒的注视情况着重分析。
进一步地，作为优选的实施方式，眼动分析工具为DataViewer分析软件。
需要说明的是，DataViewer(简称DV)是SR Research公司旗下的针对eyelink眼动仪的数据分析软件。
需要说明的是，热点图用于显示用户集群观看标准广告对象的群体注视点分配的整体情况和趋势；
在上述实施例中，用户集群中的用户数量可以自定义设置。
进一步地，作为优选的实施方式，统计分析工具可以采用SPSS(StatisticalProduct and Service Solutions)分析工具。
需要说明的是，SPSS分析工具是一种统计产品与服务解决方案的软件。
在上述实施例中，在步骤S1之后还包括：获取用户集群对标准广告对象的人工评价结果；
在步骤S3之后，在步骤S4之前，还包括：根据人工评价结果对标准评估结果进行调整。
在上述实施例中，可以采用问卷和访谈调研获取人工评价结果，并将人工评价结果和标准评估结果进行结合，从而实现对标准评估结果进行调整，进而提高标准评估结果的精确度。
进一步地，在上述实施例中，步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S41，获取待评估广告对象；
步骤S42，提取待评估广告对象的类别特征，根据类别特征对映射关系数据库进行类别筛选，获取待评估广告对象的类别特征对应的第一标准广告对象集合，第一标准广告对象集合包括类别特征对应的所有标准广告对象；
步骤S43，提取待评估广告对象的关键特征，根据关键特征对第一标准广告对象集合进行关键特征筛选，以得到第一标准广告对象集合中符合关键特征的第二标准广告对象集合；
步骤S44，提取待评估广告对象的评估关键区域，根据第二标准广告对象集合的每个标准广告对象对应的标准评估结果结合评估关键区域对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
在上述实施例中，步骤S42中的对待评估广告对象进行类别筛选，可以具体包括以下步骤：根据类别特征对映射关系数据库进行类别筛选，得到映射关系数据库中的类别特征对应的每个广告类别，对广告类别进行打分，然后对每个广告类别的分值进行排序，选取分值最高的第二预设数量的广告类别对应的标准广告对象，从而减少评估时的数据量，进而加快预测评估结果的获取速度，提高用户体验。
在上述实施例中，关键特征包括广告主题和广告目的等关键词。
在上述步骤S44中，将待评估广告对象的评估关键区域和筛选得到的标准广告对象中的标准关键区域进行对比，将根据标准广告对象对应的标准评估结果对比对结果进行计算，以得到预测评估结果。
例如，在筛选得到合适的标准广告对象后，获取得到标准广告对象的标准关键区域，并记为A1、A2、A3、……A9，进一步获取得到标准广告对象的标准评估结果中对应于标准关键区域的标准子评估结果；
将待评估广告对象的评估关键区域记为B1、B2、B3、……B9，待评估广告对象的原始图片可以如图2所示，划分到评估关键区域的图片如图3所示，其中标准关键区域A1对应于评估关键区域B1，标准关键区域A2对应于评估关键区域B2，标准关键区域A3对应于评估关键区域B3，以此类推；
其中，评估关键区域和标准关键区域集合中的标准关键区域包括：广告主体对应的关键区域、关键对象对应的关键区域和文字对应的关键区域中的至少一种；
在本实例中，如图2-图3所示，可以将待评估广告对象的广告文字部分所在的关键区域划分为评估关键区域B1、B5和B8，将企业名称和企业logo也划分得到对应的评估关键区域B2和B3，可以包括多个广告主体，并将每个广告主体划分得到对应的评估关键区域B4和B9，将关键对象划分得到评估关键区域B7。需要说明的是，关键对象可以为广告商品的图片等。
将评估关键区域进行面积换算(例如得到评估关键区域和对应的标准关键区域之间的比值，以根据比值对评估关键区域进行面积换算)，得到换算结果，将换算结果结合标准关键区域的标准子评估结果得到评估关键区域的预估子评估结果，根据所有的预估子评估结果得到预测评估结果。
还提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估系统，其中，包括以下步骤：
标准数据集模块，用于获取标准数据集，标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
关键区域获取模块，用于获取得到标准广告对象的标准关键区域集合；
标准评估模块，用于对用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，以获取得到用户集群观察标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，以得到数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，映射关系数据库包括呈映射关系的每个标准广告对象和对应的标准评估结果；
预测评估模块，用于获取待评估广告对象，提取待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果类别特征和关键特征。
需要说明的是，基于眼球轨迹追踪的广告智能评估系统的各实施例和基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法的各实施例一致，在此不做赘述。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取标准数据集，所述标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
获取得到所述标准广告对象的标准关键区域集合；
对用户集群观察所述标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，获取注视点集合和视线变化数据集合，对所述标准关键区域集合、所述注视点集合和所述视线变化数据集合进行关联分析，从而建构数据关系，并根据所述数据关系获取所述标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，所述映射关系数据库包括呈映射关系的每个所述标准广告对象和对应的所述标准评估结果；
获取待评估广告对象，提取所述待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据所述待评估广告对象的所述类别特征和所述关键特征对所述映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有所述标准广告对象对应的所述标准评估结果，对所述待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
2.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述获取标准评估结果，具体包括以下步骤：
采集用户集群观察所述标准广告对象时生成的所述眼动数据集合；
采用眼动分析工具对所述眼动数据集合进行处理，以得到对应于所述标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合；
将所述标准广告对象对应的所述标准关键区域集合、所述注视点集合和所述视线变化数据集合输入至统计分析工具中进行分析，以得到所述标准关键区域集合和所述注视点集合之间的重叠区域集合，并根据视线变化数据集合获取视线变化趋势集合；
其中，所述重叠区域集合包括用户集合中的每个用户对应的重叠区域子集合，所述视线变化趋势集合包括用户集合中的每个用户对应的视线变化趋势，所述视线变化趋势用于表示用户观察所述标准广告对象时针对所述重叠区域子集合中的每个重叠区域发生视线数据改变的变化趋势；
根据所述视线变化趋势集合获取所述标准广告对象对应的标准评估结果；
建立所述映射关系数据库。
3.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述获取预测评估结果，具体包括以下步骤：
获取所述待评估广告对象；
提取所述待评估广告对象的类别特征，根据所述类别特征对所述映射关系数据库进行类别筛选，获取所述待评估广告对象的类别特征对应的第一标准广告对象集合，所述第一标准广告对象集合包括类别特征对应的所有所述标准广告对象；
提取所述待评估广告对象的关键特征，根据所述关键特征对所述第一标准广告对象集合进行关键特征筛选，以得到所述第一标准广告对象集合中符合所述关键特征的第二标准广告对象集合；
提取所述待评估广告对象的评估关键区域，根据所述第二标准广告对象集合的每个所述标准广告对象对应的所述标准评估结果结合所述评估关键区域对所述待评估广告对象进行评估，以得到所述预测评估结果。
4.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，在获取标准数据集之后还包括：获取用户集群对标准广告对象的人工评价结果；
在获取标准评估结果之后和获取预测评估结果之前，还包括：根据所述人工评价结果对所述标准评估结果进行调整。
5.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述眼动数据中集合的眼动数据包括：注视点、总注视次数、每次注视一个注视点的持续时间和注视点的注视顺序中的至少一种。
6.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述标准广告对象和所述待评估广告对象均包括：图片和视频中的任意一种。
7.如权利要求1所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述标准关键区域集合和所述关键特征包括：广告主体、关键对象和文字关键区域中的至少一种。
8.如权利要求2所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述眼动分析工具为DataViewer分析软件。
9.如权利要求2所述的基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法，其特征在于，所述统计分析工具为SPSS分析工具。
10.一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估系统，其特征在于，包括以下步骤：
标准数据集模块，用于获取标准数据集，所述标准数据集包括不同广告类别的标准广告对象；
关键区域获取模块，用于获取得到所述标准广告对象的标准关键区域集合；
标准评估模块，用于对用户集群观察所述标准广告对象时生成的眼动数据集合进行处理，以获取得到用户集群观察所述标准广告对象的注视点集合和视线变化数据集合，对所述标准关键区域集合、所述注视点集合和所述视线变化数据集合进行关联分析，以得到数据关系，并根据所述数据关系获取所述标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库，所述映射关系数据库包括呈映射关系的每个所述标准广告对象和对应的所述标准评估结果；
预测评估模块，用于获取待评估广告对象，提取所述待评估广告对象的类别特征和关键特征，并根据所述待评估广告对象的类别特征和关键特征对所述映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有所述标准广告对象对应的所述标准评估结果对所述待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。
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