[發明專利]一種檢測立體視覺疲勞度的系統及方法有效
| 申請號: | 201410387060.3 | 申請日: | 2014-08-07 |
| 公開(公告)號: | CN104185020A | 公開(公告)日: | 2014-12-03 |
| 發明(設計)人: | 王丹力;謝耀華;王宏安 | 申請(專利權)人: | 中國科學院軟件研究所 |
| 主分類號: | H04N17/00 | 分類號: | H04N17/00;H04N13/00 |
| 代理公司: | 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200 | 代理人: | 余長江 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 檢測 立體 視覺 疲勞 系統 方法 | ||
技術領域
本發明屬于三維立體顯示技術領域,具體涉及一種用于估算因觀看立體內容而引起的視覺疲勞度的軟硬件系統,以及相應的檢測方法。
背景技術
目前,立體顯示技術在許多領域得到越來越多的應用。但由于技術和成本的限制,立體顯示技術的發展受到很多阻礙。其中,一個很重要的因素是:3D顯示的成像原理和人的視覺系統工作機制存在沖突,造成了3D顯示不可忽視的副作用,尤其容易導致觀看者的視疲勞。這些問題的存在使得人們不便長期觀看立體顯示,更不利于一些特殊人群,如小孩觀看;這不僅嚴重影響用戶體驗,也制約了三維顯示技術的發展,及其相關產品的應用普及。因此,預防立體顯示對觀看過程中造成的視疲勞等不適癥狀十分必要。
目前的立體顯示視疲勞數據檢測方法主要有主觀檢測和客觀測量兩種。前者是讓觀看者在觀看之后主管表述觀看不適感的程度,或者完成一些相關的問卷;后者主要是通過測量與視疲勞相關的一些生理指標,來間接反映視疲勞的程度。但這兩類方法都各有一些局限性;主觀表述往往因人而異,沒有統一的量化標準;客觀測量的設備則往往復雜昂貴,對受試者的限制較多,有的甚至還要求測量者具備較多的領域知識;此外,客觀參量的選擇以及它們反應主觀不適程度的閾值等都還沒有標準可循。
發明內容
為了解決上述問題,本發明提出了一套用于檢測立體視覺疲勞度的軟硬件系統及方法,該系統提供了進行視疲勞檢測所需的硬件布局、軟件系統以及檢測方法。通過本系統及方法,能夠簡單快速地定量測量觀看立體顯示所造成的視疲勞程度,可用于檢測立體顯示設備和內容,以及指導設備生產和制作舒適的立體資源等。
為實現上述目的,本發明采用的技術方案如下:
一種檢測立體視覺疲勞度的系統,包括:
顯示裝置,用于顯示三維內容;
攝像機,用于錄制觀看三維內容過程中用戶的眼部視頻;
視覺反應時(VRT)測量儀,用于在觀看三維內容過程中穿插測量用戶的視覺反應時間;
調節最大點(PMA)測量儀,用于在觀看過程中穿插測量用戶的視覺調節最大點;
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,用于根據調節最大點PMA、視覺反應時VRT和從眼部視頻中提取閉眼時長PERCLOS的變化量數據,以及它們與主觀數據之間的相關性,建立視疲勞的最佳預測模型,進而根據該最佳預測模型得到視疲勞的估計值。
進一步地,還包括軟件部分,包括表現層、應用層和數據層,其中:
所述表現層包括:培訓演示模塊,用于進行操作過程演示和儀器使用演示;三維內容顯示模塊,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,并在觀看三維內容的過程中穿插測量用戶的視覺反應時和調節最大點;參考值采集模塊,與所述視疲勞主觀打分裝置結合使用,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測模型;驗證分析模塊,用于對比由客觀指標推算出的視疲勞預測值與主觀評價結果,計算二者之間的誤差,并進行統計分析;
所述數據層包括:數據I/O模塊,用于從數據存儲單元中讀取或寫入數據。
進一步地,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。
一種采用上述系統檢測立體視覺疲勞度的方法,其步驟包括:
1)用戶篩選: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)測量階段:讓用戶填寫觀看前問卷,記錄觀看三維內容前各種視疲勞癥狀的程度;然后進行調節最大點PMA和視覺反應時VRT的測量;
3)觀看階段:通過顯示裝置顯示三維內容(圖片或視頻),用戶觀看之后進行相應的主觀評價,并進行客觀指標即調節最大點PMA和視覺反應時VRT的測量;當觀看階段全部完成之后要求用戶填寫觀看后問卷,記錄觀看三維內容后各種視疲勞癥狀的程度;
4)建立預測模型:從眼部視頻中提取閉眼時長PERCLOS,根據得到的PMA,VRT和PERCLOS的變化量數據,利用線性回歸方法來尋找它們隨時間的變化趨勢,以及它們與主觀數據之間的相關性,最后通過逐步多元回歸得到主觀視疲勞的最佳預測模型;
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