视觉健康风险评价方法、设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术提供一种视觉健康风险评价方法、设备及存储介质，方法包括：接收不同受试者使用虚拟现实显示设备前、后的第一、第二视觉物理指标集合，根据第一、第二视觉物理指标集合，将受试者分为第一有风险类型受试者和第一无风险类型受试者两类；采用假设检验统计学方法，分别对两类受试者的第一、第二视觉物理指标集合进行分析，确定有统计学差异的M种视觉物理指标；根据所述M种视觉物理指标，采用聚类算法，将受试者分为分第二有风险受试者和第二无风险受试者，及确定有、无视觉健康风险中心点A和B；根据第一、第二视觉物理指标集合与中心点A、中心点B中相对应物理指标的距离确定是否具有视觉健康风险，评价准确、建模容易且可解释性强。性强。性强。

【技术实现步骤摘要】
视觉健康风险评价方法、设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉评价
，尤涉及一种视觉健康风险评价方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]虚拟现实作为高
中的前沿技术之一，可以为使用者提供一种新的、功能强大的交互方法，其在教育教学、工业生产、游戏娱乐、康复训练、手术操作、军事模拟等领域得到了很好的发展，对学术研究、产业升级、创新意识培养、国家安全保障和促进经济发展等方面有着十分重要的作用。虚拟现实有多种实现手段，包括头盔式MR(交互式)、框架眼镜式及裸眼VR等形式。
[0003]研究表明，使用虚拟现实设备沉浸式体验可能对视觉健康产生一定的副作用。然而如何评价对哪些用户的副作用较大，一直未得到有效的评价方法。现有技术方案使用神经网络构建视觉健康风险评价模型，视觉物理指标的选择未经过统计学方法检验，且采用较为复杂的建模过程，导致方案的可解释性较弱，或者是采用已标注数据建模，然而标注数据的过程容易受主观因素影响，导致数据、建模过程的准确的较低。
[0004]综上所述，现有技术方案中缺少一种准确度高、建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉健康风险评价方法，其特征在于，包括：接收不同受试者使用预设时间段长度虚拟现实显示设备前的第一视觉物理指标集合，及使用预设时间段长度后的第二视觉物理指标集合，根据第一视觉物理指标集合和第二视觉物理指标集合，将受试者分为第一有风险类型受试者和第一无风险类型受试者两类；第一视觉物理指标集合和第二视觉物理指标均包含N种视觉物理指标；采用假设检验统计学方法，分别对两类受试者的第一视觉物理指标集合、第二视觉物理指标集合进行分析，确定有统计学差异的M种视觉物理指标；根据所述M种视觉物理指标，采用聚类算法，将受试者分为分第二有风险受试者和第二无风险受试者，及确定有视觉健康风险中心点A和无视觉健康风险中心点B；根据每个受试者的第一视觉物理指标集合、第二视觉物理指标集合与所述有视觉健康风险中心点A、所述无视觉健康风险中心点B中相对应物理指标的距离确定对应的受试者是否具有视觉健康风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收不同受试者使用预设时间段长度虚拟现实显示设备前的第一视觉物理指标集合，及使用预设时间段长度后的第二视觉物理指标集合，根据第一视觉物理指标集合和第二视觉物理指标集合，将受试者分为第一有风险类型受试者和第一无风险类型受试者两类，包括：接收不同受试者使用预设时间段长度虚拟现实显示设备前的第一视觉物理指标集合，及使用预设时间段长度后的第二视觉物理指标集合；根据第一视觉物理指标集合与第二视觉物理指标集合确定受试者采用虚拟现实显示设备前后的全集健康状态变化向量；采用聚类分析方法，根据所述全集健康状态变化向量，将对应受试者分为第一有风险受试者和第一无风险受试者两类。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用聚类分析方法，根据所述全集健康状态变化向量，将对应受试者分为第一有风险受试者和第一无风险受试者两类，包括：采用聚类分析方法，以误差平方和局部最小原则为终止条件，根据全集健康状态变化向量将应试者分为第一有风险应试者和第一无风险应试者。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述聚类分析算法为K
‑
means聚类算法、层次聚类算法或均值漂移聚类算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个受试者的第一视觉物理指标集合、第二视觉物理指标集合与所述有视觉健康风险中心点A、所述无视觉健康风险中心点B中相对应物理指标的距离确定对应的受试者是否具有视觉健康风险，包括：从第一视觉物理指标集合中选取所述M种视觉物理指标构成第一视觉物理指标子集，及从...

【专利技术属性】
技术研发人员：施维，夏威，袁进，高欣，吴祥，梁浩文，钟菁，
申请(专利权)人：中山大学中山眼科中心中山大学，
类型：发明
国别省市：