基于眼动仪评价配镜舒适程度的实验研究
发布时间:2021-07-09 01:01
寻找基于眼动仪记录的眼动数据评价配镜镜片舒适度的方法。受试者佩戴眼动仪进行实验,记录眼动参数变化,并进行舒适度主观评价。比较不同眼动参数与舒适度评价结果的相关性,并用二次多项式函数、指数函数、傅里叶逼近等拟合镜片舒适度评价,根据拟合效果选择合适的配镜舒适度评价模型。实验结果表明二次多项式拟合得到的模型效果最佳,可以较好的判定配镜的舒适程度,平均精确度可达到90.95%,实现配镜舒适度的快速、准确评价,为医生或配镜师评价患者试戴舒适度提供一种新的参考方法。
【文章来源】:光学技术. 2020,46(02)北大核心CSCD
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
实验场景及实验仪器
要对原始数据中上述眼动参数进行异常值剔除。本次实验选择箱线图(Boxplot)法来检验数据中异常值,选择合适的数据范围。针对不同受试者个体差异,其瞳孔直径等参数基准可能不同,所以要对每次的实验数据的不同眼动参数分别画箱线图以剔除异常值,而不能对所有实验样本做相同的范围估计。选择箱线图最大值和最小值之间的范围,剔除异常值,求出该区间范围内数据的均值。根据受试者填写的舒适度主观评价问卷表计算主观评价分数,分数范围为1~10分。将处理后的各眼动参数数据与得出的主观评价分数形成一一对应关系。经数据处理后本实验共收集54条数据样本,其中7条数据样本数据有效性不足舍弃,剩余样本中38条数据作为拟合样本,9条数据为检验样本。
二次多项式函数拟合模型
本文编号:3272688
【文章来源】:光学技术. 2020,46(02)北大核心CSCD
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
实验场景及实验仪器
要对原始数据中上述眼动参数进行异常值剔除。本次实验选择箱线图(Boxplot)法来检验数据中异常值,选择合适的数据范围。针对不同受试者个体差异,其瞳孔直径等参数基准可能不同,所以要对每次的实验数据的不同眼动参数分别画箱线图以剔除异常值,而不能对所有实验样本做相同的范围估计。选择箱线图最大值和最小值之间的范围,剔除异常值,求出该区间范围内数据的均值。根据受试者填写的舒适度主观评价问卷表计算主观评价分数,分数范围为1~10分。将处理后的各眼动参数数据与得出的主观评价分数形成一一对应关系。经数据处理后本实验共收集54条数据样本,其中7条数据样本数据有效性不足舍弃,剩余样本中38条数据作为拟合样本,9条数据为检验样本。
二次多项式函数拟合模型
本文编号:3272688
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