[發(fā)明專利]一種檢測立體視覺疲勞度的系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410387060.3
• 申請日: 2014-08-07
• 公開（公告）號: CN104185020A
• 公開（公告）日: 2014-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王丹力;謝耀華;王宏安
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院軟件研究所
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N13/00
• 代理公司: 北京君尚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11200
• 代理人: 余長江

1.一種檢測立體視覺疲勞度的系統(tǒng)，其特征在于，包括：

顯示裝置，用于顯示三維內(nèi)容；

攝像機，用于錄制觀看三維內(nèi)容過程中用戶的眼部視頻；

視覺反應(yīng)時測量儀，用于在觀看三維內(nèi)容過程中穿插測量用戶的視覺反應(yīng)時間；

調(diào)節(jié)最大點測量儀，用于在觀看過程中穿插測量用戶的視覺調(diào)節(jié)最大點；

視疲勞主觀打分裝置，用于在觀看過程中采集用戶對視疲勞的主觀評分；

信息處理裝置，用于根據(jù)調(diào)節(jié)最大點、視覺反應(yīng)時和從眼部視頻中提取閉眼時長的變化量數(shù)據(jù)，以及它們與主觀數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，建立視疲勞的最佳預(yù)測模型，進而根據(jù)該最佳預(yù)測模型得到視疲勞的估計值。

2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括軟件部分，所述軟件部分包括表現(xiàn)層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層，其中：

所述表現(xiàn)層包括：培訓(xùn)演示模塊，用于進行操作過程演示和儀器使用演示；三維內(nèi)容顯示模塊，用于進行三維圖片和/或三維視頻的顯示；

所述應(yīng)用層包括：檢查測量模塊，用于篩選出合格的用戶，并在觀看三維內(nèi)容的過程中穿插測量用戶的視覺反應(yīng)時和調(diào)節(jié)最大點；參考值采集模塊，與所述視疲勞主觀打分裝置結(jié)合使用，用于收集問卷信息并進行視疲勞主觀評價；視疲勞估算模塊，用于從眼部視頻中提取閉眼時長，并使用線性回歸方法建立視疲勞的最佳預(yù)測模型；驗證分析模塊，用于對比由客觀指標(biāo)推算出的視疲勞預(yù)測值與主觀評價結(jié)果，計算二者之間的誤差，并進行統(tǒng)計分析；

所述數(shù)據(jù)層包括：數(shù)據(jù)I/O模塊，用于從數(shù)據(jù)存儲單元中讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1或2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述顯示裝置是下列三維顯示器中的一種：紅藍立體顯示器、偏光立體顯示器、頻閃式立體顯示器、裸眼立體顯示器、紅藍立體投影屏、偏光立體投影屏、頻閃式立體投影屏、裸眼立體投影屏；所述三維內(nèi)容是一系列三維圖片和/或三維視頻。

4.如權(quán)利要求1或2所述的系統(tǒng)，其特征在于：所述攝像機為紅外攝像機，并配置紅外光源以提供紅外攝像機所需的紅外照明；所述紅外攝像機采用專用的紅外攝像機，或者采用高清攝像機配合紅外濾光鏡頭使用。

5.一種采用權(quán)利要求1所述系統(tǒng)檢測立體視覺疲勞度的方法，其步驟包括：

1)通過顯示多個視覺檢查圖檢查用戶的立體視覺功能，從中篩選出合格的用戶；

2)由用戶填寫觀看前問卷，記錄觀看三維內(nèi)容前各種視疲勞癥狀的程度；然后進行調(diào)節(jié)最大點PMA和視覺反應(yīng)時VRT的測量；

3)通過顯示裝置顯示三維內(nèi)容，用戶觀看之后進行相應(yīng)的主觀評價，并進行客觀指標(biāo)即調(diào)節(jié)最大點和視覺反應(yīng)時的測量；當(dāng)觀看階段全部完成之后要求用戶填寫觀看后問卷，記錄觀看三維內(nèi)容后各種視疲勞癥狀的程度；

4)從眼部視頻中提取閉眼時長，根據(jù)得到的調(diào)節(jié)最大點，視覺反應(yīng)時和閉眼時長的變化量數(shù)據(jù)，利用線性回歸方法來尋找它們隨時間的變化趨勢，以及它們與主觀數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，最后通過逐步多元回歸得到主觀視疲勞的最佳預(yù)測模型；

5)針對每一個新用戶，按照步驟1)～3)測量其在觀看三維內(nèi)容過程中的客觀指標(biāo)參數(shù)即調(diào)節(jié)最大點、視覺反應(yīng)時和閉眼時長，并根據(jù)步驟4)所述最佳預(yù)測模型求得視疲勞的估計值。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于：步驟5)同時采集新用戶的主觀評價分值，其與所述最佳預(yù)測模型求得視疲勞的估計值的差值作為視疲勞的估計誤差；當(dāng)用戶的數(shù)量較多時求出每個用戶的視疲勞估計誤差，并通過統(tǒng)計方法來分析誤差的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和誤差的顯著性，從而反向驗證模型的有效性和可靠性，在必要時重新進行測量，計算出更加精確的回歸參數(shù)，以提高模型的性能。

7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟4)所述從眼部視頻中提取閉眼時長的方法是：首先使用模板匹配的方法進行人眼的定位和跟蹤；然后在取得眼睛區(qū)域后進行圖像的濾波降噪，針對較暗的區(qū)域進行直方圖均值化和二值化，再通過開合運算去除干擾點，并對瞳孔中的光點進行填補，修復(fù)瞳孔的形狀；之后再使用SOBEL算子進行邊緣檢測，通過水平投影來計算眼睛的閉合狀態(tài)；最終用單位時間內(nèi)眼睛閉合的幀數(shù)來表示閉眼時長。