一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，该方法先获取受试者一段时间内的眼动数据以及眼部照片，再对获取的眼部图像进行处理，以计算眼睑间距异常时间百分比和眨眼频率，然后根据眼睑间距异常时间百分比和眨眼频率，建立多元线性回归模型以判断眼镜的舒适程度。本发明专利技术通过大量主观采样及实验定量研究了眼睑间距和眨眼频率对眼镜佩戴舒适度的影响，并建立了样本数据库和多元线性回归模型，得到了舒适度判定分值区间，为后续的眼镜佩戴舒适度判定提供了定量标准，进而可以根据多元线性回归模型。

An Eye Movement Technology-based Evaluation Method for Eyeglasses Wearing Comfort

【技术实现步骤摘要】
一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法
本专利技术涉及一种眼镜佩戴舒适度评价方法，具体涉及一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法。
技术介绍
眼动技术是通过记录眼动轨迹的变化，同时提取注视点、注视时间、眨眼时间、瞳孔位置等数据，以分析并研究个体的内在认知感受的技术。眼动仪是一种利用眼动技术，记录人在处理视觉信息时的各种眼动特征的仪器，自20世纪60年代以来，随着摄像技术、红外技术和微电子技术的飞速发展，特别是计算机技术的运用，推动了高精度眼动仪的研发，极大地促进了眼动研究在各学科中的应用。眼动仪现已被广泛用于注意、视知觉、阅读等领域的研究。对一般近视患者来说，佩戴一副舒适的眼镜是最简单的解决视物不清的办法。据了解，目前针对眼镜佩戴舒适度的评价，主要是由配镜者填写问卷，然后由医生或相关研究人员对问卷的回答进行统计分析，以评估眼镜舒适程度。这种方法虽然简单、便捷，但是主观性大、可靠性低，评估结果往往不够准确。截止目前，尚未提出有效的解决方案来客观评价眼镜佩戴的舒适程度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是根据现有技术存在的缺陷，提出一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，该方法在利用眼动技术的基础上，测量眼动数据和眼部图像，根据受试者的眼动状态评价受试者佩戴该眼镜的舒适程度，从而帮助医生对受试者所佩戴眼镜的好坏有个客观的认识，以便对后续的配镜工作做出及时的调整。这种方法相对客观、效率高，解决了采用现有方法评价眼镜佩戴舒适度时过于主观而导致的误差过大的问题。本专利技术提供了一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，包括以下步骤：S1、获取受试者一段时间内的眼动数据以及眼部照片；转至步骤S2；S2、对获取的眼部图像进行处理，并计算眼睑间距异常时间百分比x1；转至步骤S3；S3、计算眨眼频率x2；转至步骤S4；S4、根据眼睑间距异常时间百分比x1和眨眼频率x2，建立多元线性回归模型以判断眼镜的舒适程度。本专利技术通过综合衡量眼睑间距和眨眼频率与眼镜佩戴舒适度的关系来评估受试者眼镜佩戴的舒适程度，使评估更加客观准确，能更方便地对配镜者的佩戴状况做出判断，以便及时调整，也为后续的眼镜设计、佩戴效果改进等提供帮助。上述技术方案，在步骤S1中，采用眼动仪记录受试者一段时间内的眼动数据及眼部照片。上述技术方案，在步骤S2中，对获取的眼部图像进行处理的具体方法如下：S201、图像预处理，对获取的眼部图像进行预处理，预处理包括图像灰度化、去躁、直方图均衡化和边缘检测等；转至步骤S201；S202、椭圆拟合，采用最小二乘法对预处理后的图像进行椭圆拟合，以得到眼部轮廓。上述技术方案，在步骤S202中，椭圆拟合的具体方法如下：建立椭圆的平面二次曲线方程，F(A，X)＝A·X＝ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0(4)其中，A＝[a，b，c，d，e，f]T，X＝[x2，xy，y2，x，y]T，F(A；Xi)为点[xi，yi]到二次曲线F(A；Xi)＝0的代数距离，a、b、c、d、e、f均为系数，T为矩阵的转置；在满足4ac-b2＝1的条件下，求点[xi，yi]到二次曲线F(A；Xi)＝0的代数距离平方和最小，即其中，N为拟合点的个数；令DN＝[X1X2…XN]T(6)DN是N个拟合点的数据集，C为固定联结矩阵，直接将最小二乘法椭圆拟合问题表示为在ATCA＝1条件下，求系数[a,b,c,d,e,f]使得E＝||DA||2值最小，E代表DA的范数值，引入Lagrange算子求解该最小值，可得同解方程组为：令S＝DTD，上述方程组可分别表示为SA＝λCA(9)ATCA＝1(10)对于式(9)，可按广义特征值和广义特征向量的方法求得其6组解(λi，μi)，任意的其中i＝1，2，…6，(λi，μiui)为式(6)的解，且(λi，μiui)需满足式(10)，即μi2uiTCui＝1，则有根据已知条件可得知只有唯一个广义特征值λi＞0和对应的广义特征向量ui，则得到椭圆拟合的唯一解，Aj＝μiui，j∈i(12)椭圆中心位置(x0，y0)为将眼睛轮廓线所包含的所有像素点作为拟合数据，通过上述直接最小二乘法拟合出椭圆形状(轮廓线上的点，其值就是该点的图像灰度值，无需求值)。上述技术方案，在步骤S2中，计算眼睑间距异常时间百分比x1的具体方法如下：S203、测量眼睑间距d以及基础眼睑间距d0，根据d与d0的关系，判断当前眼睛的状态，当d大于d0程度高于预设距离百分比阈值上限(该预设距离百分比阈值上限一般取d0的105％，即105％×d0)时定义为过度睁眼，当d小于d0程度低于预设距离百分比阈值下限(该预设距离百分比阈值下限一般取d0的85％，即85％×d0)时定义为眯眼，将过渡睁眼与眯眼标记为眼睑间距异常，记录眼睑间距异常时间；转至步骤S204；S204、根据下式计算眼睑间距异常时间百分比x1，眼睑间距异常时间百分比＝眼睑间距异常时间/总测试时间。上述技术方案，在步骤S3中，计算眨眼频率x2的具体方法如下：S301、计数眨眼次数—提取眼动仪所记录的眼动数据，并设置一个计数器i，将计数器的初始值设为0，遍历所有眼动数据，每检测到一条眨眼数据，计数器的数值加1，最后得到眨眼次数；S302、根据下式计算眨眼频率x2，眨眼频率＝眨眼次数/眼动总数据量。上述技术方案，在步骤S4中，建立多元线性回归模型并判断眼镜的舒适程度的具体方法如下：S401、选择配戴合适眼镜的人建立样本数据库，样本数据库包括每个人的眼睑间距异常时间百分比x1、眨眼频率x2、眼镜舒适度评价值等数据；S402、建立多元线性回归模型，公式如下，y＝b0+b1x1+b2x2+ε其中，b0、b1、b2为模型中的待估计参数，ε为随机误差，将样本数据库中部分数据导入多元线性回归模型，获得回归模型参数b0、b1、b2；S403、根据已经确定的回归模型参数b0、b1、b2，确定眼睑间距和眨眼频率对眼镜舒适度的影响程度，并确定判定为较舒适、舒适、不舒适的y值分值区间；S404、将受试者的眼睑间距异常时间百分比x1和眨眼频率x2代入多元线性回归模型，获得y值，然后根据眼睑间距和眨眼频率来判断眼镜的舒适程度。在已经确定回归模型参数b0、b1、b2后，将一个新测试者的眼睑间距和眨眼频率数据，代入到上述的回归模型公式中，得到一个y值，然后根据y值的大小，来确定最终的眼镜佩戴舒适程度。将y值按大小划分为[8.5，10],[5，8.5),[0，5)三个不同的分值区间，分别对应较舒适区间、舒适区间、不舒适区间，再根据每个y值所处的分值区间，判定其为较舒适、舒适或不舒适。上述技术方案，在步骤S403中，将样本数据库剩余的数据导入多元回归模型中以对其有效性进行验证，并根据验证结果调整权值b0，b1和b2。具体方法就是将多元回归模型计算出来的舒适程度(y值)，与数据库里已知的舒适度评价值相比较，如果两者数据比较接近或者能够满足实际需求，即表示模型验证成功，如果两者数据相差较远或者实际要求较高，即可根据模型变量和模型计算结果之间的线性关系，来对模型参数b0，b1和b2进行线性调整，当上述两者数据比较接近时，即可最终确定上述多元线性回归模型参数。上述技术方案，在步骤S404中，若y值在较舒适区间内，判定为较舒适；若y值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取受试者一段时间内的眼动数据以及眼部照片；转至步骤S2；S2、对获取的眼部图像进行处理，并计算眼睑间距异常时间百分比x1；转至步骤S3；S3、计算眨眼频率x2；转至步骤S4；S4、根据眼睑间距异常时间百分比x1和眨眼频率x2，建立多元线性回归模型以判断眼镜的舒适程度。

【技术特征摘要】
1.一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取受试者一段时间内的眼动数据以及眼部照片；转至步骤S2；S2、对获取的眼部图像进行处理，并计算眼睑间距异常时间百分比x1；转至步骤S3；S3、计算眨眼频率x2；转至步骤S4；S4、根据眼睑间距异常时间百分比x1和眨眼频率x2，建立多元线性回归模型以判断眼镜的舒适程度。2.根据权利要求1所述一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，其特征在于，在步骤S1中，采用眼动仪记录受试者一段时间内的眼动数据及眼部照片。3.根据权利要求2所述一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，其特征在于，在步骤S2中，对获取的眼部图像进行处理的具体方法如下：S201、图像预处理，对获取的眼部图像进行预处理，预处理包括图像灰度化、去躁、直方图均衡化和边缘检测；转至步骤S201；S202、椭圆拟合，采用最小二乘法对预处理后的图像进行椭圆拟合，以得到眼部轮廓。4.根据权利要求3所述一种基于眼动技术的眼镜佩戴舒适度评价方法，其特征在于，在步骤S202中，椭圆拟合的具体方法如下：建立椭圆的平面二次曲线方程，F(A，X)＝A·X＝ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0(4)其中，A＝[a，b，c，d，e，f]T，X＝[x2，xy，y2，x，y]T，F(A；Xi)为点[xi，yi]到二次曲线F(A；Xi)＝0的代数距离，a、b、c、d、e、f均为系数，T为矩阵的转置；在满足4ac-b2＝1的条件下，求点[xi，yi]到二次曲线F(A；Xi)＝0的代数距离平方和最小，即其中，N为拟合点的个数；令DN＝[X1X2…XN]T(6)DN是N个拟合点的数据集，C为固定联结矩阵，则直接将最小二乘法椭圆拟合问题表示为在ATCA＝1条件下，求系数[a,b,c,d,e,f]使得E＝‖DA‖2值最小，E代表DA的范数值，引入Lagrange算子求解该最小值，可得同解方程组为：令S＝DTD，上述方程组可分别表示为SA＝λCA(9)ATCA＝1(10)对于式(9)，可按广义特征值和广义特征向量的方法求得其6组解(λi，μi)，任意的μi∈R+μi，其中i＝1，2，…6，(λi，μiui)为式(6)的解，且(λi，μiui)需满足式(10)，即μi2uiTCui＝1，则有根据已知条件可得知只有唯一个广义特征值λi＞0和对应的广义特征向量ui，则得到椭圆...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊碧月，武杰，项华中，谢公兴，赵志刚，
申请(专利权)人：江苏明月光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32