[發明專利]視疲勞狀態的檢測方法、裝置以及頭戴式可視設備在審
| 申請號: | 201711025753.8 | 申請日: | 2017-10-27 |
| 公開(公告)號: | CN107562213A | 公開(公告)日: | 2018-01-09 |
| 發明(設計)人: | 袁冬生 | 申請(專利權)人: | 網易(杭州)網絡有限公司 |
| 主分類號: | G06F3/01 | 分類號: | G06F3/01;G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司11134 | 代理人: | 宋子良 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 疲勞 狀態 檢測 方法 裝置 以及 頭戴式 可視 設備 | ||
技術領域
本發明涉及計算機領域,具體而言,涉及一種視疲勞狀態的檢測方法、裝置以及頭戴式可視設備。
背景技術
目前,隨著虛擬現實技術的迅猛發展,以頭戴式可視設備(HMD)為載體(主要體現在虛擬現實(VR)眼鏡)的VR游戲正在不斷興起,其為游戲玩家帶來前所未有的擬真度,從而使游戲玩家能夠完全沉浸在游戲世界中,使其具有很強的代入感。然而,越來越多的用戶反饋,在長時間佩戴VR眼鏡后,會出現眼部不適,視覺紊亂,甚至感到惡心頭暈等癥狀。另外,不少用戶在長期使用VR眼鏡后,導致其近視度數明顯升高,并且還會出現視網膜損傷、內斜視等眼部健康惡化癥狀。
而導致上述問題發生的主要原因在于:目前的HMD設備的成像方式通常采用“光學透鏡+發光二極管(LED)屏幕”的形式。光學元件一般設置在距離人眼2~3cm處,而LED屏幕與光學元件之間的距離通常為3~6cm。因此,HMD設備呈現給人眼的虛像與人眼之間的距離大約為25~50cm。當用戶長時間將視線聚焦在一個固定的距離范圍內時,眼部肌肉便會極度疲勞,如果長期如此,晶狀體便會失去回彈能力,繼而對視力健康造成影響。
除了越來越多使用HMD設備的用戶反饋眼部不適之外,HMD設備的全球頂級研發公司也逐步意識到了這個問題。HTC公司在產品使用說明中聲明不建議小孩使用VR設備,索尼公司也在產品使用說明中提示不要讓12歲以下的用戶使用Playstation VR,同樣三星也在自主研發的Gear VR產品的免責條款中聲明:“13歲及以下的孩子不應該使用Gear VR,超過13歲的孩子也應該在大人的陪伴下使用這一設備;用戶應該避免長時間使用Gear VR,因為這有可能對用戶的手眼平衡、多任務處理能力產生一定的負面影響;家長應該在孩子使用Gear VR時和使用后對他們加以觀察,以避免上述情況的發生。”
由此可見,當前發布的主流HMD設備在長時間使用過程中確實會對人眼健康造成傷害,然而,目前各大廠商往往僅能夠通過聲明和免責條款的方式來提醒用戶,但卻無法確保用戶的視力健康。當用戶感知到眼部明顯不適時,往往已經在較長一段時間內處于視疲勞狀態下。并且,在使用HMD設備的用戶中,進行VR游戲的青少年占據了較大比例,這群用戶往往缺乏自制力,視力健康對于這部分人群也格外重要。因此,如果能夠在用戶使用HMD設備時,及時發現其當前已經處于視疲勞狀態,便可以及時地采取相對應的措施。例如:自動調整畫面亮度和對比度、強制暫停游戲畫面、強制退出當前應用,從而確保了用戶的視力健康。因此,提供能夠實時檢測使用HMD設備的用戶視疲勞(即由于用眼過度導致的眼部負擔)狀態是當前亟待解決的技術難題。
針對上述問題,相關技術中提出了以下兩種解決方案:
方案一、基于人臉識別的PERCLOS檢測法
基于人臉識別的PERCLOS檢測法是目前最為常用的眼部疲勞檢測方法。這種檢測方法被廣泛地應用于駕駛疲勞的自動化報警裝置中,進而防止因疲勞所產生的交通事故。該檢測法所采用的基本測量原理和步驟如下:
第一步、在復雜的實際光照條件下,利用紅外主動光源和一些檢測識別算法(例如:Adaboost算法)輸出較為完整的紅外人臉圖像。
第二步、通過檢測識別算法定位上一步輸出的紅外人臉圖像中的人眼位置。
第三步、利用人眼狀態識別算法(例如:基于眼瞼曲率、基于水平投影及比例特征)檢測人眼的睜閉狀態。
第四步、根據上一步得出的人眼睜閉狀態統計得到如下參數:
(1)t1,其為眼睛完全睜開到閉合20%的時間;
(2)t2,其為眼睛完全睜開到閉合80%的時間;
(3)t3,其為眼睛完全睜開到下一次睜開20%的時間;
(4)t4,其為眼睛完全睜開到下一次睜開80%的時間。
第五步、根據PERCLOS算法和上一步得到的各個參數便可以計算出人眼的疲勞系數。
第六步、當疲勞系數大于預設的閾值時,便會輸出報警信號。
需要說明的是,該檢測法需要使用外源的紅外照明設備,以便減少在實際復雜的光照條件下可見光變化對于人臉識別的影響,從而提高系統的光照魯棒性,增強紅外人臉識別的效果。除此之外,從人眼狀態識別到PERCLOS計算疲勞系數,這些過程都需要在人臉識別的結果基礎上逐幀去進行運算,從而達到實時檢測疲勞狀態的目的。
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