用于确定目标用户的行为的装置和由计算机实施的方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于确定目标用户的行为的装置(10)，该装置包括：

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定目标用户的行为的装置和由计算机实施的方法


[0001]本专利技术涉及尤其是通过考虑用户的至少一个眼睛区域来确定所述用户的行为的领域。特别地，本专利技术涉及一种用于确定目标用户的行为的装置。本专利技术进一步涉及一种用于确定目标用户的行为的由计算机实施的方法。

技术介绍

[0002]眼睛区域尤其由眼睛、眼睑、以及眼睛周围的肌肉构成。取决于用户所遇到的条件或用户想要进行的动作，用户可以采取引起眼睛区域的这些组成部分中的一个或多个组成部分的改变的行为。这种行为可以是视觉舒适度的改变(如眩光)、眼睛的移动、或瞳孔尺寸的改变、或眼睑移动、或肌肉劳损。通常，用户的行为是对以下做出的响应：外部刺激(例如，光刺激)、用户所进行的自发性动作(例如，将他的视线集中在物体上)、或用户的心理反应(例如，用户所经历的情绪)。确定眼睛区域的改变与用户的行为之间的联系是非常复杂的，因为眼睛区域包括许多肌肉并且可以具有各种状态。
[0003]本领域已知的是，使用传感器来测量用户的眼睛区域的特定生理特征，以将此特定生理特征的变化与行为相关联。EP 19306731中提供了这种方法的示例。这种已知方法意味着，眼睛区域的由传感器测量的组成部分或部分是预先确定的，并且行为是根据这些具体测量确定的。这种方法需要首先确定眼睛区域的生理特征的变化与用户的行为之间的相关性。作为示例，必须首先确定眼睛闭合或眼睑位置变化与眩光之间的相关性。然而，很难实现的是，将眼睛周围的特定肌肉的活动变化与用户的行为相关联。因此，甚至更难实现的是，将眼睛区域所遇到的各种变化与用户的行为相关联。此外，对于两个不同用户，眼睛区域的相同变化不一定能够被解释为这两个用户的相同行为。实际上，对于一个用户，眩光可以意味着眼睛闭合，而对于另一个用户，眩光仅可以意味着眼睛周围的肌肉的活动变化。因此，甚至是基础行为也可能难以与眼睛区域的物理变化相关联。
[0004]因此，涉及眼睛区域的有限变化或复杂的组合变化的更加复杂的行为可能甚至更难以使用分析确定来确定。
[0005]此外，确定引起眼睛区域的许多变化的复杂行为可以意味着使用许多传感器和强大的计算系统。然而，即使是使用强大的计算系统，也很难准确地使用这种分析方法确定用户的复杂行为。
[0006]因此，需要一种能够以更准确的方式将用户的眼睛区域的改变与此用户的行为相关联的装置。

技术实现思路

[0007]为此，本专利技术提供了一种用于确定目标用户的行为的装置，该装置包括：
[0008]‑
感测单元，该感测单元被配置成面向目标用户的至少一个眼睛区域，该感测单元被配置成获取多个目标信号，该多个目标信号表示所述目标用户的所述至少一个眼睛区域的至少一个特征的变化，
[0009]该感测单元包括至少一个传感器，并且
[0010]该至少一个传感器朝向该眼睛区域定向；以及
[0011]‑
控制器，该控制器被配置成：
[0012]‑
提供机器学习算法，
[0013]‑
提供与这些所获取的目标信号有关的多个客观目标数据作为向所述机器学习算法的输入，
[0014]‑
确定所述目标用户的行为作为该机器学习算法的输出。
[0015]所述装置使用机器学习算法来将与所获取的目标信号有关的客观目标数据与行为相关联。机器学习算法能够对非常复杂的信号进行处理，然后将所述复杂的信号与某些行为相关联。因此，可以获得对行为的客观确定。
[0016]在这样做时，在没有关于眼睛区域应该所处的状态的假设的情况下即可确定出行为。这允许避免使用非常严谨而苛求的分析信号处理这样的特征变化(例如，眼睛周围肌肉的微妙变化和各种变化)。特别地，这可以避免使用来自目标用户的主观目标数据来确定行为，这相对于已知方法而言是重要益处。换句话说，对行为的确定可以自动地进行，即，在方法启动之后无需来自目标用户的任何动作或数据。
[0017]此外，因为一些数据太过复杂或太多而无法使用典型的分析方法检测到，所以所获取的目标信号得到更加充分的利用。
[0018]至少一个传感器可以是非成像传感器。
[0019]另一个优点在于，使用机器学习算法的行为确定不需要呈图像或视频形式的复杂信号来确定目标用户的行为。这些复杂的信号需要重要的电源，提供较大的数据流需要较大的计算能力。因此，可以使用通过感测单元获取到的基础信号确定复杂行为。感测单元的传感器可以是简单像素(比如非成像传感器、辐射计、独特的光电二极管)。因此，可以使用非成像传感器获得成像系统或复杂的信号系统。使用基础信号允许避免这些缺点。
[0020]非成像传感器是指提供单个像素作为输出的传感器类型。这种类型的传感器包括但不限于辐射计和光电二极管。
[0021]此外，使用非成像传感器允许在电源方面非常轻量并且硬件非常小的系统。
[0022]非成像传感器与成像传感器可以完全不同，这种成像传感器提供包括多个像素的输出，该多个像素形成图像或呈视频形式的多个图像。
[0023]至少一个传感器中的至少一个传感器可以对红外光、可见光、UV光敏感。换句话说，传感器可以从红外光、可见光、UV光获取信号。使用对红外敏感的传感器呈现的优点是，不会干扰目标用户并且提高信号与噪声之间的比率。每个传感器可以对相同范围的光(比如红外光)敏感。替代性地，每个传感器可以对不同范围的光(比如，一个光在可见光范围内，而另一个光在红外光范围内)敏感。
[0024]此装置可以被配置成由用户配戴。特别地，此装置优选地被配置成定位并且支撑到用户的头部上，以能够面向目标用户的至少一个眼睛区域。
[0025]所述装置可以用于确定表示眼睛疲劳的参数。
[0026]所述装置可以用于确定电致变色镜片、特别是电致变色镜片的透射。
[0027]所述装置可以用于综合屈光检查仪中或用于确定电致变色镜片。
[0028]根据装置的可以单独或组合考虑的实施例，感测单元包括至少两个非成像传感
器。
[0029]根据装置的可以单独或组合考虑的实施例，至少一个非成像传感器与至少一个光源相联系。
[0030]根据装置的可以单独或组合考虑的实施例，感测单元包括至少一个光源。
[0031]“相联系的”意指传感器和光源在频率上/在时间上同步，和/或光源朝向眼睛区域定向。
[0032]此实施例呈现的优点是，降低被噪声覆盖的信号比率。
[0033]所述至少一个光源被配置成朝向用户的至少一只眼睛发射光信号。换句话说，所述光源充当光信号的发射器。光信号被眼睛区域反射并且然后被所述至少两个传感器接收以进行处理。因此，传感器充当光信号的接收器。装置可以包括与多个传感器相联系的光源。替代性地，光源可以与仅一个传感器相联系以形成一对发射器/接收器。在后面这种情况下，光源和传感器可以一起设置在同一壳体内以形成被配置为发射和接收光信号的感测元件。
[0034]发射的光信号与接收的光信号之间的比较允许控制器确定所述至少一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于确定目标用户的行为的装置(10)，包括：
‑
感测单元(20)，所述感测单元被配置成面向目标用户的至少一个眼睛区域(44)，所述感测单元(20)被配置成获取多个目标信号，所述多个目标信号表示所述目标用户的所述至少一个眼睛区域(44)的至少一个特征的变化，所述感测单元包括至少一个传感器，并且所述至少一个传感器朝向所述眼睛区域(44)定向；以及
‑
控制器，所述控制器被配置成：
‑
提供机器学习算法，
‑
提供与所述所获取的目标信号有关的多个客观目标数据作为向所述机器学习算法的输入，
‑
确定所述目标用户的行为作为所述机器学习算法的输出。2.根据权利要求1所述的装置(10)，其中，所述至少一个传感器置于所述眼睛区域(44)周围。3.根据权利要求1或2所述的装置(10)，进一步包括至少一个光刺激源，所述至少一个光刺激源用于刺激至少一只眼睛。4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置(10)，其中，所述至少一个传感器与至少一个光源相联系。5.一种用于确定目标用户的行为的由计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：
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提供机器学习算法，
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获取多个目标信号，所述多个目标信号表示目标用户的至少一个眼睛区域(44)的至少一个特征的变化，
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提供与所获取的目标信号有关的多个客观目标数据作为向所述机器学习算法的输入，
‑
确定所述目标用户的行为作为所述机器学习算法的输出。6.根据权利要求5所述的由计算机实施的方法，其中，所述机器学习算法基于与一组初始用户有关的多个初始数据，所述初始数据包括多个所获取的学习信号，所述多个所获取的学习信号表示针对所述组中的每个初始用户的至少一个眼睛区域(44)的至少一个特征的变化。7.根据权利要求6所述的由计算机实施的方法，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：依视路国际公司，
类型：发明
国别省市：