[发明专利]一种基于虚拟现实环境预测用户专注度的系统及实现方法

说明书

本发明公开了一种基于虚拟现实环境预测用户专注度的系统及其实现方法，所述系统包括训练模块、用户模块、测试模块、反馈模块和数据传输模块，其中训练模块主要用于数据的预处理以及模型参数的训练，目的是获得对数据拟合最优的模型。本发明方便快捷，大大节省存储空间，并提高了检测准确率，可以实时分析出学生的专注度，帮助老师提高教学效果。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种基于虚拟现实环境预测用户专注度的系统及实现方法。

背景技术

目前已知的基于虚拟现实环境的专注度预测系统一般采用两类方法，一种是基于用户的人眼识别技术，所用数据为用户的面部或眼睛图片格式，也有视频格式；另一种是基于用户的眼动数据，所用数据为眼动数据的统计特征。这些方法存在的问题是：

1.图片和视频内存占用大，不适合对于长时间的专注度预测；

2.图片和视频转化为计算机预测系统识别的数字格式较为耗时，增加了系统的负担；

3.提取眼动数据的统计特征需要耗时，且目前有些特征的提取并不是百分之百准确，比如各段眼动数据对应的事件，如注视、眼跳、眨眼。

发明内容

为解决以上技术问题，本发明提供一种基于虚拟现实环境预测用户专注度的系统，所述系统包括训练模块、用户模块、测试模块、反馈模块和数据传输模块，所述训练模块主要用于数据的预处理以及模型参数的训练，目的是获得对数据拟合最优的模型；

所述用户模块用于为用户提供观看的设备以及内容，并采集用户使用设备过程中产生的原始数据；

所述测试模块用于对用户产生的新数据进行预测打分；

所述反馈模块用于收集用户反馈预测结果的打分与真实情况的一致程度，如果与真实情况相差太多，将该样本保存用于下次模型的版本迭代；

所述数据传输模块用于数据在各模块之间或之内的传递。

进一步地，所述训练模块包括数据预处理单元、模型建立单元及模型训练单元，所述数据预处理单元用于对原始数据进行标准化、随机打乱、分割等操作，以得到对于模型规范的数据；

所述模型建立单元用于具体模型的建造，以得到需要训练的模型框架；

所述模型训练单元用于将预处理之后的眼动数据和对应标签输入模型，利用特定的最优化手段，以得到模型的最优参数解。

进一步地，所述用户模块包括虚拟现实设备单元，虚拟现实内容单元，用户自身单元及数据采集单元；

所述虚拟现实设备单元包括虚拟现实终端以及数据采集传感器，为用户提供虚拟现实环境的设备以及在这个过程中原始数据的采集和存储；

所述虚拟现实内容单元用于给用户提供具体的虚拟现实场景，在具体场景中，用户的眼镜会根据内容的不同产生不一样的眼动数据；

所述用户自身单元用于产生数据的源，也是整个模块的核心；

所述数据采集单元用于采集实验对象在使用设备观看内容时产生的眼动数据：双眼平滑注释点坐标、左右眼的瞳孔大小，和对应的专注度类别标签：高、中和低，并将数据临时保存在本地。

进一步地，所述测试模块包括数据预处理单元和预测打分单元；

所述数据预处理单元用于将用户使用设备过程中的实时数据进行分段切割、标准化，以得到模型需要的规范数据格式；

所述预测打分单元用于将预处理之后的数据输入到训练完成的模型中，以得到最后模型给出的最大概率对应的类别标签。

进一步地，所述反馈模块包括用户反馈单元和数据存储单元；