【CN109976530A】一种VR系统认知负荷量化评估方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910274590.X

(22)申请日 2019.04.08

(71)申请人 贵州大学

地址 550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大

学花溪北校区科技处

(72)发明人 吕健　徐小萍　潘伟杰　

(74)专利代理机构 贵阳中新专利商标事务所

52100

代理人 胡绪东

(51)Int.Cl.

G06F 3/01(2006.01)

G06F 17/16(2006.01)

G06N 3/04(2006.01)

(54)发明名称

一种VR系统认知负荷量化评估方法

(57)摘要

本发明公开了一种VR系统认知负荷量化评

估方法，该方法为：使用EyeSo Ec60遥测式眼动

跟踪设备获取试验者在虚拟现实交互过程中的

眼动指标数据：注视点数目、平均注视持续时间、

平均扫视长度、到第一次鼠标点击注视点个数和

回视次数，将眼动指标数据设为自变量，用户实

际认知负荷值为因变量，采用概率神经网络构建

认知负荷评价模型。本发明利用概率神经网络构

建认知负荷量化模型对用户认知负荷量化进行

评估，得到各项眼动特征参数与认知负荷均具有

显著性相关，眼动指标能直接反应用户交互下的

认知负荷，使认知负荷得到量化，从而为后续虚

拟现实交互系统的设计与开发提供理论依据。权利要求书2页 说明书9页 附图2页CN 109976530 A 2019.07.05

C N 109976530

A

1.一种VR系统认知负荷量化评估方法，其特征在于：该方法为：使用EyeSo Ec60遥测式眼动跟踪设备获取试验者在虚拟现实交互过程中的眼动指标数据：注视点数目、平均注视持续时间、平均扫视长度、到第一次鼠标点击注视点个数和回视次数，将眼动指标数据设为自变量，用户实际认知负荷值为因变量，采用概率神经网络构建认知负荷评价模型。

2.根据权利要求1所述的一种VR系统认知负荷量化评估方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

步骤一、构建VR系统下的多通道交互信息整合模型，采用眼动设备收集用户在单通道、双通道、三通道下的眼动行为，使用眼动仪采集多名试验者在虚拟现实交互过程中的眼动指标数据：注视点数目、平均注视持续时间、平均扫视长度、到第一次鼠标点击注视点个数、回视次数；

步骤二、构建认知负荷质量评估模型：多名试验者完成虚拟现实交互过程，并完成NASA 认知负荷量表进行客观认知负荷打分；

步骤三、以眼动指标数据为自变量，用户实际认知负荷为应变量，采用概率神经网络构建认知负荷量化模型；

步骤四、将多名试验者的眼动数据与主观认知负荷数据带入概率神经网络构建的认知负荷量化模型，对该模型予以试算；

步骤五、使用最大绝对误差ER1与相对均方误差ER2评价模型量化效果。

3.根据权利要求2所述的一种VR系统认知负荷量化评估方法，其特征在于：设注视点数目b1、平均注视持续时间b2、平均扫视长度b3、到第一次鼠标点击时注视点个数b4、回视次数b5，概率神经网络构建用户认知负荷量化模型，用U表示用户的认知域，该认知域由认知通道C组成，表示为U＝[Cα Cβ Cλ…]，其中Cα,Cβ,Cλ…各代表一种认知通道，各认知通道综合作用下用户认知行为集合用B表示，则用户认知行为集为B＝[b1 b2 b3…b s]，其中b i为用户认知行为指标，0

设有y个方案值，s项眼动指标，定量取得各方案关于眼动指标数据的矩

阵

即指标矩阵：B′＝(b ij′)y×s，该矩阵的每一列代表一种眼动指标数据，每一行代表一个测试值，每一列数据进行归一化处理，即对原始数据进行线性变换，使结果值映射到[0-1]之间，则转换函数如下：其中

max为指标数据最大值，min为指标数据最小值,p＝y*s,得到改进后的矩阵B＝(b ij)y×s

为

令Z j＝[b1j b2j…b yj]T，Z为y维列向量，

建立一个估计函数使

权　利　要　求　书1/2页

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CN 109976530 A