CN107638169A - 一种视疲劳度的评测方法和评测*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视疲劳度的评测方法，包括组建儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组的观看者；采集试验对象的观看前瞳孔直径数据及观看前主观评价数据；采集观看者观看四种立体视频时的观看中瞳孔直径数据及观看后主观评价数据；根据每个实验对象的观看前瞳孔直径数据、观看中瞳孔直径数据、观看前主观评价数据及观看后主观评价数据确定视觉疲劳度值；采用统计分析方法分析每个实验对象的视觉疲劳度值，形成不同年龄、不同性别、不同视差及个人观看前后视疲劳度分析。本发明提高了视疲劳评测的个体覆盖性、评测面更广、弥补了视疲劳程度在性别差异、年龄差异、观看者个体差异等影响因素分析上的空白。

Description

一种视疲劳度的评测方法和评测***

技术领域

本发明属于立体显示技术与视觉疲劳度检测领域，具体而言，涉及一种视觉疲劳度的评测方法和评测***。

背景技术

近年来，立体显示技术为人类带来了身临其境的体验感。但是相较于传统平面显示，观看立体显示更容易出现眼痛、头晕甚至恶心呕吐等视疲劳症状，导致无法长时间观看。为了立体显示技术的持续稳定发展，必须保证在观看的时候不会对人们的视觉健康有不良影响，且至少与传统平面显示具有相同的观看舒适度。

立体观看视疲劳在各个年龄段、各个性别、各个种族都可能发生，但是依据观看者的种族、年龄、性别、视力等因素，其立体观看视觉疲劳度也有较大的差异，现有的立体观看视疲劳度检测方法有主观测评和客观评价两种方式，这两种方式大多都是对立体观看视疲劳度的影响因素进行判断，即影响因素仅仅针对立体视频，而忽略了个体差异。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供了一种视疲劳度的评测方法和评测***，以解决现有的立体观看视疲劳度判断不够正确、忽略个体差异的问题。

为达到上述技术目的，本发明采用的技术方案为：提供一种视疲劳度的评测方法，包括以下步骤：

S1、组建试验对象，将无眼部疾病及无双眼视功能畸变的人员按年龄分为儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组，所述儿童实验组、青年实验组、成年实验组及老年实验组中女性占有预设的比例；

观看前数据采集，采集试验对象的观看前瞳孔直径数据；并以填写视疲劳度问卷的形式采集得到观看前主观评价数据；

S3、观看中数据采集，全程采集试验对象观看四种立体视频过程中的观看中瞳孔直径数据，四种立体视频的视差水平互不相同；

S4、观看后数据采集，在每播放完一种立体视频时，以填写视疲劳度问卷的形式采集得到观看后主观评价数据；

S5、根据每个试验对象的所述观看前瞳孔直径数据、观看中瞳孔直径数据、观看前主观评价数据及观看后主观评价数据确定视觉疲劳度值；

S6、采用统计分析方法分析每个实验对象的视觉疲劳度值，形成不同年龄视疲劳度分析、不同性别视疲劳度分析、不同视差视疲劳分析、个人观看前后视疲劳度分析。

同时，本发明提供了一种视疲劳度的评测***，包括视力参数采集模块、立体显示装置、视觉疲劳度主观评价模块、瞳孔直径采集模块、数据分析模块；

所述视力参数采集模块包括视力检验设备，通过视力检验设备对实验观看者进行眼科检查以排除不合格观看者；

所述立体显示装置包括立体显示器，所述立体显示器用于播放立体视频；

所述视觉疲劳度主观评价模块为设置在智能设备上的调查问卷，所述视疲劳度问卷用于采集观看者在观看立体视频前后的视疲劳主观感受，并将所述视疲劳主观感受计算为主观评价数据；

所述瞳孔直径采集模块包括摄像机、半透半反镜、图像处理单元，所述半透半反镜架设在观看者眼睛前方，所述摄像机实时拍摄经所述半透半反镜反射的人眼瞳孔变化；所述图像处理单元将所述摄像机拍摄的人眼瞳孔变化计算为瞳孔直径数据；

所述数据分析模块通过分析软件统计分析主观评价数据、瞳孔直径数据，形成不同年龄视疲劳度分析数据、不同性别视疲劳度分析数据、不同视差视疲劳分析数据、个人观看前后视疲劳度分析数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明不仅提供了立体视频对视疲劳度的影响分析方法，还通过对观看者的筛选组建了四组不同年龄的观看者，且四组不同年龄观看者中既有男性也有女性，提高了视疲劳评测的个体覆盖性，评测面更广，弥补了视疲劳程度在性别差异、年龄差异、观看者个体差异等影响因素分析上的空白；通过主观评价与瞳孔直径数据监测(客观评价)相结合的方式，提高了立体观看视疲劳度的准确性。

(2)引入了信度系数对视疲劳度问卷的可靠性和稳定性进行信度分析，这样提高了主观评价结果的可靠性和真实性。

附图说明

本发明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，在附图中：

图1为本发明所述的方法的工作流程示意图；

图2为本发明所述的***的框架结构示意图；

图3为本发明所述的***的瞳孔直径采集模块的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步地详细说明，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的限定。

如图1至图3所示，一种视疲劳度的评测方法，包括以下步骤：

S1、组建试验对象，通过视力检查仪器的检查筛选无眼部疾病及无双眼视功能畸变的试验对象88名，按年龄分为儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组，儿童实验组、青年实验组、成年实验组及老年实验组中女性占有预设的比例；其中儿童组22名，年龄范围为8～16岁；青年组22名，年龄范围为17～35岁；成年组22名，年龄范围为36～49岁；老年组22名，年龄范围50～75岁。本实施例中，每个组中的女性占50％。为使本评测更加准确，所有观看者的视力或者矫正后视力都达到0.8以上，立体视锐度小于60″、屈光参差小于2.00D且无红绿色盲。

S2、观看前数据采集，采集观看者的观看前瞳孔直径数据；并以填写视疲劳度问卷的形式采集得到观看前主观评价数据。

S3、观看中数据采集，全程采集观看者观看四种立体视频过程中的观看中瞳孔直径数据，在本例中，可间隔3秒采集瞳孔直径数据这样达到了观看过程中全程采集瞳孔直径数据的目的；本步骤中，采用的立体视频是由三维建模软件3DS Max 2010制作的，其视差水平分别为5′、20′、50′、80′。为提高评测结果的可靠性，四中不同视差水平的立体视频随机播放，每个立体视频播放时间为2分钟，且立体视频两两之间间隔有灰色画面，灰色画面显示时间为1分钟；本步骤中，以每组4名观看者的顺序轮流观看立体视频，且不同小组的立体视频播放顺序不同。

S4、观看后数据采集，在每播放完一种立体视频时，以填写观后视疲劳度问卷的形式采集观看后主观评价数据；为更全面地了解观看者的视疲劳度，且帮助观看者准确评价自己的视疲劳程度，视疲劳度问卷包括12个评价项目，如表1所示。每个评价项目设有1到5分的评分等级，从1到5分别为不同意、部分不同意、中立、部分同意、同意等5个等级，这样观看者在可能无法准确判断自己主观感受的时候，可以通过打分的形式进行评价。根据12个评价项目的总评分的算术平均值作为每位观看者的主观评价数据。为了方便对观看者的视觉疲劳程度进行明确定级，根据总评分均值划分为没有视疲劳、轻度视疲劳、中度视疲劳、严重视疲劳等4个疲劳等级；将每名观看者的12个项目的视疲劳评价值进行累加后求算术平均值，其中没有视疲劳的总评分均值F的取值范围为1≤F＜2分，轻度视疲劳的总评分均值F的取值范围为2≤F＜3分，中度视疲劳的总评分均值F的取值范围为3≤F＜4分，严重视疲劳的总评分均值F的取值范围为4≤F≤5分。

表1

S5、根据每个实验对象的观看前瞳孔直径数据、观看中瞳孔直径数据及观看前主观评价数据、观看后主观评价数据确定视觉疲劳度值。方式如下：对每一位观看者，如果通过瞳孔直径测量得到的视疲劳等级和主观评价得到的视疲劳等级一致，则保留该观看者的主观评价数据作为视觉疲劳度值，如果通过瞳孔直径测量得到的视疲劳等级和主观评价得到的视疲劳等级不一致，则最终用主观评价数据作为视疲劳度值。

其中，观看中瞳孔直径数据为观看每一种立体视频时全程采集到的瞳孔直径数据的算术平均值；根据视疲劳会造成瞳孔直径的增加这一原理可通过比较观看前瞳孔直径数据与观看中瞳孔直径数据得出观看者的依据瞳孔直径数据的视疲劳度等级，比如：某一观看者王某在观看前无视疲劳状态下的瞳孔直径为4.2mm，若观看中王某的瞳孔直径e的范围为4.2mm≤e≤4.4mm，则为没有视疲劳；若瞳孔直径e的范围为4.4mm＜e≤4.6mm，则为轻度视疲劳；若瞳孔直径e的范围为4.6mm＜e≤4.8mm，则为中度视疲劳；若瞳孔直径e在4.8mm以上，则为严重视疲劳；同样地，王某的主观评价的判断方式如下，例如在观看前的主观评价数据的总评分均值F为1表示无视疲劳，王某观看后主观评价数据的总评分均值F等于4.5分，表示严重视疲劳，若王某的瞳孔直径e在4.8mm以上，则表示通过瞳孔直径测量得到的视疲劳等级和主观评价得到的视疲劳等级一致，保留王某观看前后的主观评价数据作为视疲劳度值；若王某的观看中瞳孔直径e在4.4mm＜e≤4.6之间，则表示通过瞳孔直径测量得到的视疲劳等级和主观评价得到的视疲劳等级不一致，只保留王某观看后的主观评价数据作为视疲劳度值。

S6、采用统计分析方法分析每个实验对象的视觉疲劳度值，形成不同年龄视疲劳度分析、不同性别视疲劳度分析、不同视差视疲劳分析、个人观看前后视疲劳度分析。在分析中，年龄和性别为被试间因素，视差为被试内因素，主观评价数据和瞳孔直径数据作为因变量。

为了提高主观评价的准确性和真实性，本步中采用统计分析方法对视疲劳度问卷的可靠性和稳定性进行信度分析，信度分析采用信度系数作为评判标准。信度系数越高表明视疲劳度问卷的内在一致性和可靠性越高，本发明的信度系数在0.8以上表示视疲劳度问卷有较高的可靠性，主观评价越真实。

其中，信度系数采用的是克隆巴赫系数(Cronbach's α₁)，其计算公式为：

式中，k₁为主观评价项目数，本实施例中k₁＝12，S_i ²为第i个主观评价项目得分的方差，S²为视疲劳度问卷总得分的方差。

其中，统计分析方法采用SPSS20.0统计分析软件分别进行Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验，下面进行逐一阐述：

Kruskal-Wallis H检验是通过计算儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组的视觉疲劳度值的概率P₁值判断不同年龄视疲劳程度差异；通过计算平均秩次判断儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组的视疲劳程度高低。本过程中，由于观看者包含4种不同年龄组，因此Kruskal-Wallis H统计量服从自由度为3的χ²分布，SPSS自动计算Kruskal-Wallis H统计量和对应的概率P₁值。引入了显著性水平α，显著性水平α＝0.05，将概率P₁值与显著性水平α进行比较，若概率P₁值小于显著性水平α，则判定不同年龄视疲劳程度差异显著。

Kruskal-Wallis H检验通过计算不同视差立体视频下的视疲劳度值的概率P₂值判断不同视差视疲劳程度差异；通过计算平均秩次判断不同视差视疲劳程度高低；本过程中，由于实验共计4种视差水平，因此Kruskal-Wallis H统计量服从自由度为3的χ²分布。由SPSS计算Kruskal-Wallis H统计量和对应的概率P₂值。引入了显著性水平α，显著性水平α＝0.05；将概率P₂值与显著性水平α进行比较，若概率P₂值小于显著性水平α，则不同视差视疲劳程度差异显著。

Kruskal-Wallis H检验的具体计算方式如下：Kruskal-Wallis H检验用来检验K个独立样本所在总体的视疲劳程度是否存在差异。H统计量的计算公式如下：

其中，K为样本个数，本实施例中K＝4，n_j为第j个样本中的视疲劳度值个数，N为所有样本的视疲劳度值个数之和，R_j为第j个样本的秩和。由于本发明中K＝4，该H统计量服从自由度为3的χ²分布。设置显著性水平为0.05，查χ²分布临界值表，χ² _0.05，3＝7.81。若由上述公式计算出来的χ²>7.81，则对应的概率P₁或P₂<0.05；若计算出的χ²<7.81，则对应的概率P₁或P₂>0.05。

Mann-Whitney U采用Z统计量计算不同性别观看者的视疲劳度值的概率P₃值和平均秩次；通过概率P₃值判断不同性别视疲劳程度差异，通过平均秩次判断不同性别视疲劳程度高低；本过程中，观看者的男女两种性别分成两组。由于是大样本，Mann-Whitney U检验采用Z统计量。SPSS自动计算Z统计量和对应的概率P₃值。引入显著性水平α，显著性水平α＝0.05；将概率P₃值与显著性水平α进行比较，若概率P₃值小于显著性水平α，则不同性别视疲劳程度差异显著。

Mann-Whitney U具体计算方式如下：首先将两个样本，如女性组(X₁，X₂，…，X_m)和男性组(Y₁，Y₂，…，Y_n)混合后按视疲劳程度数值大小的升序排列，得到每个数各自对应的秩R_i。其次，把女性实验组的所有数据X₁，X₂，…，X_m的秩加起来求和，得到秩和W_X，把男性实验组中的所有数据Y₁，Y₂，…，Y_n的秩加起来求和，得到秩和W_Y。然后，计算女性实验组(X₁，X₂，…，X_m)每个数据的秩大于男性实验组(Y₁，Y₂，…，Y_n)每个数据的秩的次数(也称同向对数)U₁＝W_X-1/2m(m+1)，计算男性实验组(Y₁，Y₂，…，Y_n)每个数据的秩大于女性实验组(X₁，X₂，…，X_m)每个数据的秩的次数U₂＝W_Y-1/2n(n+1)。比较U₁和U₂的大小，取U＝min(U₁，U₂)。在大样本下，本例中的Z₁统计量近似服从正态分布，计算公式为：

其中，m为女性实验组样本视疲劳度值的个数，n为男性实验组样本视疲劳度值的个数。设置显著性水平为0.05，查正态分布表，Z_0.05/2＝1.96。若由上述公式计算出的|Z|>1.96，则对应的概率P₃<0.05；若计算出的|Z|<1.96，则对应的概率P₃>0.05。

Wilcoxon符号秩检验通过计算每个实验对象的观看前视疲劳度值及观看后视疲劳度值的概率P₄值判断观看前后的视疲劳程度差异，通过平均秩次判断观看前后视疲劳程度高低。本过程中，观看前和观看后的所有观看者的视疲劳度值分别为统计分析的两个配对样本。SPSS自动计算Z统计量和对应的概率P₄值。引入显著性水平α，显著性水平α＝0.05；将概率P₄值与显著性水平α进行比较，若概率P₄值小于显著性水平α，则个人观看前后视疲劳程度差异显著。

Wilcoxon符号秩检验的计算方式如下：首先，分别用观看后的各个观看者的疲劳程度值减去观看前对应的疲劳程度值。其次，按差值的绝对值由小到大编秩次，并根据差值的正负给秩次加上正负号，差值为正记为正号，为负记为负号。若差值为0，则舍去不记；若差值的绝对值相等，则取两个秩次的平均值作为其秩次。然后，求出正号的秩和统计量W⁺，负号的秩和统计量W^-。构建近似服从正态分布的Z统计量，本例中Z统计量的计算公式为：

其中，n₁为减去观看前后视疲劳程度差值为0的个数后得到的样本数。W＝min(W⁺,W^-)。同理，按照标准正态分布确定P₄值。

同时，提供了一种视疲劳度的评测***，包括视力参数采集模块、立体显示装置、视觉疲劳度主观评价模块、瞳孔直径采集模块、数据分析模块；

视力参数采集模块包括视力检验设备，通过视力检验设备对实验观看者进行眼科检查以排除对不合格观看者；立体显示装置包括立体显示器，立体显示器用于播放立体视频，观看者到立体显示屏的距离是立体显示屏高度的3倍；视频疲劳度主观评价模块为设置在手机APP或计算机上的调查问卷，视疲劳度问卷用于采集观看者在观看立体视频前后的视疲劳主观感受，并将视疲劳主观感受计算为主观评价数据；瞳孔直径采集模块包括摄像机、半透半反镜、图像处理单元，半透半反镜架设在观看者眼睛前方，摄像机实时拍摄经半透半反镜反射的人眼瞳孔变化；图像处理单元将摄像机拍摄的人眼瞳孔变化计算为瞳孔直径数据；数据分析模块通过分析软件统计分析主观评价数据、瞳孔直径数据，形成不同年龄视疲劳度分析数据、不同性别视疲劳度分析数据、不同视差视疲劳度分析数据、个人观看前后视疲劳度分析数据。

其中，分析软件为SPSS20.0统计软件，不同年龄视疲劳度分析数据及不同视差视疲劳分析数据通过SPSS20.0统计软件进行Kruskal-Wallis H检验；不同性别视疲劳度分析数据通过SPSS20.0统计软件进行Mann-Whitney U检验；个人观看前后视疲劳度分析数据通过SPSS20.0统计软件进行Wilcoxon符号秩检验。

其中，立体显示屏为以下立体显示***中的一种：分色立体显示器、快门式立体显示器、偏振式立体显示器、光栅式立体显示器、分色立体投影***、快门式立体投影***、偏振式立体投影***、光栅式立体投影***。

本实施例叙述的较为具体和详细，也给出了实施例的一些优选措施，但是，该实施例和优选措施并不能作为对本发明的限制，本领域的技术人员看到该方案时，做出的其他变形和等同手段的替换，均应在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、组建实验对象，将无眼部疾病及无双眼视功能畸变的试验对象按年龄分为儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组，所述儿童实验组、青年实验组、成年实验组及老年实验组中女性占有预设的比例；

S2、观看前数据采集，采集试验对象的观看前瞳孔直径数据；并以填写视疲劳度问卷的形式采集得到观看前主观评价数据；

S3、观看中数据采集，全程采集试验对象观看四种立体视频过程中的观看中瞳孔直径数据，四种立体视频的视差水平互不相同；

S4、观看后数据采集，在每播放完一种立体视频时，以填写视疲劳度问卷的形式采集得到观看后主观评价数据；

S5、根据每个试验对象的所述观看前瞳孔直径数据、观看中瞳孔直径数据、观看前主观评价数据及观看后主观评价数据确定视觉疲劳度值；

S6、采用统计分析方法分析每个实验对象的视觉疲劳度值，形成不同年龄视疲劳度分析、不同性别视疲劳度分析、不同视差视疲劳分析、个人观看前后视疲劳度分析。

2.根据权利要求1所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述S6步中还包括采用统计分析方法对所述视疲劳度问卷的可靠性和稳定性进行信度分析的步骤，所述信度分析采用信度系数为评判标准。

3.根据权利要求1所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述S6中统计分析方法采用SPSS20.0统计分析软件进行Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验；

所述Kruskal-Wallis H检验通过计算所述儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组的所述视觉疲劳度值的概率P₁值判断不同年龄视疲劳程度差异；通过计算平均秩次判断所述儿童实验组、青年实验组、成年实验组、老年实验组的视疲劳程度高低；

所述Kruskal-Wallis H检验通过计算不同视差立体视频下的视疲劳度值的概率P₂值判断不同视差视疲劳程度差异；通过计算平均秩次判断不同视差视疲劳程度高低；

所述Mann-Whitney U采用Z统计量计算不同性别观看者的视疲劳度值的概率P₃值和平均秩次，通过概率P₃值判断不同性别视疲劳程度差异，通过平均秩次判断不同性别视疲劳程度高低；

所述Wilcoxon符号秩检验通过计算每个实验对象的所述观看前视疲劳度值及观看后视疲劳度值的概率P₄值判断观看前后的视疲劳程度差异，通过平均秩次判断观看前后视疲劳程度高低，进而进行个人观看前后视疲劳度分析。

4.根据权利要求1所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述S3步骤中四种立体视频按照随机方式进行播放，且每种立体视频的播放时长为2分钟，立体视频两两之间间隔有灰色画面，所述灰色画面的显示时长为1分钟。

5.根据权利要求1所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述视疲劳度问卷包括12个评价项目，每个所述评价项目设有1至5分评分等级，所述12个评价项目的总评分的算术平均值作为主观评价数据；

根据所述算数平均值划分视疲劳度等级，所述视疲劳度等级包括没有视疲劳、轻度视疲劳、中度视疲劳、严重视疲劳。

6.根据权利要求3所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，将所述概率P₁值、概率P₂值、概率P₃值、概率P₄值分别与显著性水平α进行比较从而判断所述概率P₁值、概率P₂值、概率P₃值、概率P₄值分别对应的视疲劳程度差异显著性，所述显著性水平α＝0.05。

7.根据权利要求2所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述信度分析的信度系数采用的是克隆巴赫系数(Cronbach'sα₁)，其计算公式为：

式中，k₁为主观评价项目数，本实施例中k₁＝12，S_i ²为第i个主观评价项目得分的方差，S²为视疲劳度问卷总得分的方差。

8.根据权利要求3或6所述的一种视疲劳度的评测方法，其特征在于，所述S6中步骤中，通过计算H统计量得出对应的概率P₁值及概率P₂值；通过计算Z₁统计量得出对应的概率P₃值，通过计算Z₂统计量得出对应的概率P₄值；

所述H统计量通过公式计算得出，其中，K为样本个数，本实施例中K＝4，n_j为第j个样本中的视疲劳度值个数，N为所有样本的视疲劳度值个数之和，R_j为第j个样本的秩和；

所述Z₁统计量通过公式计算得出，式中，m为女性实验对象视疲劳度值的个数，n为男性实验对象视疲劳度值的个数，U为男女两个样本的秩和较小者对应的同向对数；

所述Z₂统计量通过公式计算得出，n₁为减去观看前后视疲劳程度差值为0的个数后得到的样本数，W为秩和统计量中的较小者。

9.一种视疲劳度的评测***，其特征在于，包括视力参数采集模块、立体显示装置、视觉疲劳度主观评价模块、瞳孔直径采集模块、数据分析模块；

所述视力参数采集模块包括视力检验设备，通过视力检验设备对实验观看者进行眼科检查以排除不合格观看者；

所述立体显示装置包括立体显示器，所述立体显示器用于播放立体视频；

所述视觉疲劳度主观评价模块为设置在智能设备上的调查问卷，所述视疲劳度问卷用于采集观看者在观看立体视频前后的视疲劳主观感受，并将所述视疲劳主观感受计算为主观评价数据；

所述瞳孔直径采集模块包括摄像机、半透半反镜、图像处理单元，所述半透半反镜设置在观看者与所述立体显示器之间，所述摄像机实时拍摄经所述半透半反镜反射的人眼瞳孔变化；所述图像处理单元将所述摄像机拍摄的人眼瞳孔变化计算为瞳孔直径数据；

所述数据分析模块通过分析软件统计分析主观评价数据、瞳孔直径数据，形成不同年龄视疲劳度分析数据、不同性别视疲劳度分析数据、不同视差视疲劳分析数据、个人观看前后视疲劳度分析数据。

10.根据权利要求9所述的一种视疲劳度的评测***，其特征在于，所述分析软件为SPSS20.0统计软件，所述不同年龄视疲劳度分析数据及不同视差视疲劳分析数据通过所述SPSS20.0统计软件进行Kruskal-Wallis H检验；所述不同性别视疲劳度分析数据通过所述SPSS20.0统计软件进行Mann-Whitney U检验；个人观看前后视疲劳度分析数据通过所述SPSS20.0统计软件进行Wilcoxon符号秩检验。