基于多种眼动行为的裸眼3D显示视觉疲劳评估方法

在裸眼3D立体视频观看中，由于存在辐辏调节的矛盾，观看者会产生诸如眩晕、呕吐等视疲劳症状，尤其在医疗、A/VR等场景下，3D视频观看通常为任务驱动，眼动行为由于受到主观控制，单一的眼动特征很难准确评估视觉疲劳，更无法得到视疲劳等级，导致视疲劳无法及时被发现，从而造成不可预估的损失。针对以上问题，本文提出了一种基于多种眼动行为的3D视疲劳等级评估模型，旨在观看3D内容时，通过对注视、扫视、眨眼等眼动行为进行建模分析，得到实时视疲劳等级。本文采用主客观相结合的方法进行实验：受试者观看3D内容，实验人员记录受试者主观打分并利用眼动仪提取受试者客观眼动行为；通过进行相关性分析，探究任务驱动下能够表征3D视疲劳的各种客观眼动行为；利用神经网络建立基于16种眼动行为的视疲劳四等级评估模型。模型对3D视疲劳等级的预测准确率达到82%，证明了模型的有效性。