CN112313563B

CN112313563B - 用于确定眼科部件的方法

Info

Publication number: CN112313563B
Application number: CN201980040966.9A
Authority: CN
Inventors: P·吉尔; J·沙尔勒; A·勒·凯恩; B·阿米尔
Original assignee: Essilor International Compagnie Generale dOptique SA
Current assignee: EssilorLuxottica SA
Priority date: 2018-07-18
Filing date: 2019-07-18
Publication date: 2022-10-28
Anticipated expiration: 2039-07-18
Also published as: EP3598210A1; CN112313563A; US20220365366A1; WO2020016384A1

Abstract

一种用于确定适配于至少给定配戴者的特征的眼科设备的方法，所述方法由处理器来实施，所述方法包括：‑提供对所述配戴者的数字内容的访问(S100)，‑对所述配戴者的数字内容进行分析以便提取配戴者数据(S200)，‑对所述配戴者数据进行处理以便获得一组特征(S300)，所述一组特征包括至少一个类别和至少一个关联分数，以及‑基于所述获得的一组特征来确定眼科设备的至少一个部件(S400)。

Description

用于确定眼科部件的方法

技术领域

本发明涉及确定适配于配戴者的需求的眼科设备。

背景技术

眼科设备通常是一副眼镜，并且包括比如镜片、后处理层、镜架等多个部件。对于每个部件，配戴者必须在多个参照物中进行选择，一些参照物适配于其需求或特殊性，而另一些参照物则不适配。而且，一些部件包括对眼睛配戴物的性能具有影响的一些特征，并且这些特征的影响难以被不知情的配戴者察觉。眼保健专业人员因此需要花费时间与配戴者在一起，以便了解配戴者的需求和特殊性并且帮助配戴者选择其最佳适配的部件。了解配戴者的需求是相当主观的，因为这依赖于眼保健专业人员询问的问题以及配戴者的可能有偏差的回答。而且，有时候，配戴者没有充分意识到自己的需求。例如，如果眼保健专业人员询问配戴者打算将眼睛配戴物用于何种类型的活动时，配戴者可能会例述一些活动、但是忘记提及其在空闲时间进行的其他活动。

进一步，如果配戴者希望线上购买其眼科设备，则难以确定适配于配戴者的需求和特殊性的眼科设备。即使配戴者可以填写线上问卷调查，这个过程也会花费配戴者一些时间，并且可能会由于上述原因而使结果不准确。

发明内容

鉴于以上所述，本发明的一个目的是减轻现有技术中的至少一些不便。

特别地，本发明的一个目的是简化对配戴者的需求和特殊性的识别。本发明的另一个目的是简化对适配于配戴者的需求的眼科设备的确定。本发明的另一个目的是提供一种眼科设备，该眼科设备更好地适配于配戴者的需求和特殊性。

为此目的，根据第一方面提出了一种用于确定适配于至少给定配戴者的特征的眼科设备的方法，所述方法由处理器来实施，所述方法包括：

-提供对所述配戴者的数字内容的访问，

-对所述配戴者的数字内容进行分析以便提取配戴者数据，

-对所述配戴者数据进行处理以便获得一组特征，所述一组特征包括至少一个类别和至少一个关联分数，以及

-基于所述获得的一组特征来确定眼科设备的至少一个部件，

数字内容包括以下至少一项：与配戴者的线上活动有关的数据、图片、文本、包括存储在比如智能手机、平板电脑或计算机等个人装置的存储器中的照片和/或文本的文件(当通过安装在配戴者的个人装置上的程序来实施该方法时)。线上活动涉及使用互联网来发送文本消息、照片或文件，咨询网站，以及与人互动或对经由社交网络或网站(比如论坛或博客)公布的内容做出反应。

根据实施例，至少一个类别涉及以下至少一项：

-所述配戴者的行为，

-所述配戴者的环境。

优选地，配戴者的行为涉及以下的至少一项：

-配戴者的活动，

-配戴者的服装风格，

-配戴者的姿势行为。

根据实施例，基于所述配戴者在进行与所述类别相关的行为时或处于与所述类别相关的环境中时的相对强度、频率或持续时间中的至少一项来计算每个与所述类别有关联的分数。

根据实施例，提供对所述配戴者的数字内容的访问包括收集所述配戴者数据，所述配戴者数据包括所述配戴者的导航数据、例如导航cookie。

根据实施例，所述配戴者数据包括图片和/或视频，并且对所述配戴者数据进行处理包括将所述图片和/或视频归为某个类别。

根据实施例，所述配戴者数据包括单词，并且对所述配戴者数据进行处理包括基于在包含于所述配戴者数据中的单词内存在表示所述类别的关键词来对某一类别进行归类。

根据实施例，所述配戴者的数字内容包括社交网络数据，并且对社交网络数据进行分析包括：确定与指示配戴者与所述社交网络数据互动的标志关联的至少一个社交网络数据，并且从所述社交网络数据中提取配戴者数据。

根据实施例，赋值给某一类别的分数对应于与所述类别相对应的配戴者数据的出现频率。

根据实施例，确定眼科设备的至少一个部件包括：通过实施决策树来确定所述眼科设备的至少一个部件，所述决策树包括叶和节点，所述叶对应于所提出的眼科设备的至少一个部件，并且所述节点中的一些节点对应于根据所述至少一个类别的分数的值要满足的条件。

根据实施例，确定眼科设备的至少一个部件包括：

-针对所述配戴者，确定每个类别的加权分数，

-针对眼科设备的一组预定部件中的每个部件，确定每个类别的加权分数，以及

-基于每个类别的所述配戴者加权分数和所述部件加权分数，确定所述眼科设备的至少一个部件。

根据实施例，确定所述眼科设备的至少一个部件包括至少基于与所述配戴者的环境有关的类别的分数来确定涂层。

根据实施例，确定所述眼科设备的至少一个部件包括基于与所述配戴者的服装风格和/或所述配戴者的活动有关的类别的分数来确定镜架。

根据实施例，确定所述眼科设备的至少一个部件包括基于与所述配戴者的活动有关的类别的分数来确定镜片设计。

根据实施例，所述方法进一步包括将所述配戴者的一组特征与所述配戴者的标识数据一起存储到数据库中的步骤。

根据第二方面，还提出了一种计算机程序，包括一个或多个存储的指令序列，所述指令序列是处理器可存取的，并且在由所述处理器执行时致使所述处理器实施如前所述的方法的步骤。

根据第三方面，还提出了一种存储介质，存储了如前所述的计算机程序的一个或多个存储的指令序列。

根据本发明，配戴者仅需提供对其数字数据的访问便能获得其眼科设备的至少一个部件、而不是整个眼科设备，这样更好地适配于其需求和特殊性。配戴者因此节省了时间，这是因为他不需要填写问卷调查或与眼保健专业人员进行讨论。数字内容包括以下至少一项：与配戴者的线上活动有关的数据、图片、文本、包括存储在比如智能手机、平板电脑或计算机等个人装置的存储器中的照片和/或文本的文件(当通过安装在配戴者的个人装置上的程序来实施该方法时)，从智能镜架收集的传感器数据，智能镜架是包括传感器的眼镜架。线上活动涉及使用互联网来发送文本消息、照片或文件，咨询网站，以及与人互动或对经由社交网络或网站(比如论坛或博客)公布的内容做出反应。从其数字内容中提取的配戴者数据可以更详尽地建立其配置资料。配戴者的配置资料可以考虑例如涉及配戴者进行的活动类型、配戴者的服装风格、配戴者的姿势行为以及配戴者的环境的不同类别。通过根据例如配戴者正在进行特定行为或处于特定环境中的相对强度、频率或持续时间来赋予分数，还可以更好地量化配戴者的配置资料。然后基于涉及每个类别的分数来确定眼科设备的各部件，并且可以更好地对应于配戴者的需求和特殊性。而且，对眼科设备的确定可以是完全自动化的，这样也赢得了时间。

附图说明

将仅以举例方式参考附图来描述所提出的解决方案的进一步细节、方面和实施例。

图1A展示了根据一个实施例的用于确定眼科设备的方法，

图1B更详细地展示了根据特定实施例的确定眼科设备的至少一个部件的步骤，

图2示意性地展示了根据实施例的可以用来实施图1A的方法的***。

图3进一步展示了根据实施例的图2的***。

说明书

图1A展示了根据实施例的用于确定眼科设备的方法。

图1A的方法包括：步骤S100，提供对配戴者的数字内容的访问；步骤S200，对数字内容进行分析以提取配戴者数据；步骤S300，对配戴者数据进行处理以便获得一组特征；步骤S400，基于获得的一组特征来确定眼科设备的至少一个部件；以及可选的步骤S500：确定眼科设备。

表述“数字内容”是指以下至少一项：与配戴者的线上活动有关的数据、图片、包括存储在比如智能手机、平板电脑或计算机等个人装置的存储器中的照片和/或文本的文本或文件(当通过安装在配戴者的个人装置上的程序来实施该方法时)、从智能镜架收集的传感器数据。

进一步，表述“线上活动”涉及使用互联网来发送文本消息、照片或文件，咨询网站，以及与人互动或对经由社交网络或网站(比如论坛或博客)发帖的内容做出反应。例如使用比如配戴者的导航历史和导航cookie等数据和/或通过研究配戴者在获知配戴者的用户名或登录名以及最终的关联密码的社交网络、博客或论坛上的活动，可以追踪线上活动。

提供对配戴者的数字内容的访问的步骤S100可以包括以下子步骤中的一个或多个：

-通过提供例如对以下各项的访问来提供对配戴者的线上活动的访问：

*由配戴者使用(例如使用配戴者的登录名和密码)的社交媒体网络的社交媒体数据，

*配戴者的比如导航历史或导航cookie等导航数据，

-提供对通过智能镜架测量的传感器数据的访问，

-提供对存储在比如智能手机、平板电脑或计算机等个人装置的存储器中的图片的访问，

-提供对经由比如智能手机等个人装置发送或接收的文本消息(包括存储在智能手机的存储器中的文本消息)的访问，

-提供对经由比如智能手机等个人装置发送或接收的文件(包括存储在智能手机的存储器中的文件)的访问。

根据以上子步骤，提供访问可以包括以下至少一项：

-提供访问数据的权限，

-提供所述数据的访问路径，

-提供登录名或用户名，

-提供与所述登录名或用户名关联的密码，

在步骤S200，对数字内容进行分析以提取相关配戴者数据，所述相关配戴者数据在步骤S300进行处理以获得包括至少一个类别和至少一个关联分数的一组特征，所述一组特征定义了配戴者的配置资料。

相关配戴者数据可以涉及以下至少一项：

*图片或视频，

*单词或表述，

*配戴者的定位数据。

相关配戴者数据还可以涉及：

*配戴者的生物特征数据，

*配戴者的3D扫描，

*通过智能镜架的传感器收集的强度和/或光谱的测量值推导出的室内和室外之间的多次转换。

根据实施例，相关配戴者数据可以涉及其中配戴者可以看到的图片或视频或由配戴者拍摄的图片或视频，这些图片或视频可以从应用中存储的消息、从配戴者的个人装置的存储器或从对配戴者的线上活动的分析中检索。

单词或表述可以使用语义分析从智能手机的存储器中存储的文本消息中检索，或者例如从对配戴者的线上活动的分析中检索。

定位数据可以从相关图片或视频中包含的元数据、或从对线上活动的分析中获得。根据实施例，定位数据可以从社交网络数据中、尤其是从例如用户的线上状态或用户配置资料的信息中获得。

对线上活动进行分析可以包括：

-使用导航cookie来分析配戴者浏览的网站的内容，

-通过使用导航历史进行检索来分析配戴者拜访的网站的内容，

网站的内容可以例如包括配戴者的购买历史，

-分析社交媒体数据，其中，对社交媒体数据进行分析包括：确定与指示配戴者与所述社交网络数据互动的标志关联的至少一个社交网络数据，并且从所述社交网络数据中提取配戴者数据。例如，社交网络数据可以是线上状态或帖子。指示配戴者的互动的标志可以是指示以下内容的标志：

*配戴者已经点击了与社交网络数据关联的预定图标、比如社交网络Facebook^TM的“喜欢”按钮或微笑符或社交网络Youtube^TM上的不喜欢按钮，

*配戴者已经分享了关联的社交网络数据，例如转推社交网络Tweeter^TM的用户的推特或分享社交网络Facebook^TM的用户的Facebook^TM帖子，

-分析博客或论坛的内容、即配戴者的帖子和/或配戴者在帖子下的评论。

在步骤S300，对配戴者数据进行处理以获得包括至少一个类别和至少一个关联分数的一组特征。

优选地，类别可以涉及配戴者的行为或配戴者的环境中的至少一项。

作为示例，配戴者的行为可以涉及以下至少一项：

-配戴者的活动，比如体育活动、业余活动等，

-配戴者的服装风格，比如运动的、新潮的、休闲的等，

-配戴者的姿势行为、比如眼-头行为，其中，例如可以通过对配戴者的图片或视频的分析来获得姿势行为。

作为示例，配戴者的环境可以涉及环境是晴朗的和/或潮湿的，并且例如可以根据对预定时间的日照时数和与定位数据关联的平均水文测量的统计来获得。配戴者的环境还可能涉及特定的地域性，例如在特定区域中，其日照和平均水文测量可以被确定为是已知的。

这些类别和关联分数可以用不同方式归类。

例如，当配戴者数据包括图片和/或视频时，对配戴者数据进行处理包括将图片和/或视频归类。可以使用分类算法对该类别进行归类，该分类算法例如通过进行特定类型的活动或具有特定服装风格的参考人员的一组参考图片或视频进行训练。关于配戴者的姿势行为，比如眼-头行为等参数例如可以通过从图片或从由视频提取的帧来推断。根据这些参数的值，可以使用分类算法来将配戴者分类为多个类别之一。

例如，当配戴者数据包括单词时，对配戴者数据进行处理包括基于在包含于配戴者数据中的单词内存在表示类别的关键词来对某一类别进行归类。

根据实施例，可以基于所述配戴者在进行与所述类别相关的行为时或处于与所述类别相关的环境中时的相对强度、频率或持续时间中的至少一项来计算每个与所述类别有关联的分数。

根据实施例，赋值给某一类别的分数与在预定时间内对应于与所述类别相对应的配戴者数据的出现频率。

下表中呈现了类别和关联分数的一些示例：

表1：涉及给定配戴者的行为或环境的类别以及关联分数

该方法可以进一步包括：可选的步骤S250，直接从配戴者或从配戴者的数字内容中收集补全数据，并且也是基于该补全数据来确定眼科设备的至少一个部件，该补全数据是以下至少一项：

-配戴者的年龄，

-配戴者的处方数据，

-生物特征数据，

-光学病理，

-对眩光的敏感性，

-与配戴者对眼科设备的特定部件的满意度有关的数据。

可选地，该方法可以进一步包括：步骤S350，将配戴者的包括至少一个类别和至少一个关联分数的一组特征以及最终的补全数据与配戴者的标识数据一起存储到数据库中。

在步骤S400，至少基于至少一个类别的每个确定的分数来确定眼科设备的至少一个部件。可选地，还可以基于步骤S250的补全数据来确定所述至少一个部件。

优选地，眼科设备的部件可以为以下之一：

*镜片设计，其中，镜片设计包括一组优化参数和/或一组指令，所述一组优化参数和/或所述一组指令被配置为与所述处方数据结合使用以确定眼科镜片的至少一个表面，

*眼科镜片的涂层或后处理层、或后处理层的组合，

*镜架，

*头戴式显示器设计，其中，该头戴式显示器设计包括例如显示器查看区的尺寸和位置，

*有源镜片的类型和/或控制模式，其中，有源镜片可以是包括电致变色层的眼科镜片，该电致变色层的透射率可以根据施加在有源镜片的两侧上的电压而变化。因此，有源镜片的类型是指电致变色层的类型，并且控制模式是指施加在有源镜片上的命令信号或电压的类型。

因此，眼科设备可以是一副具有处方的标准眼科眼镜、或是具有或不具有处方的太阳镜、或是一副包括头戴式显示器的眼镜。

基于所获得的一组特征(即不同类别的分数)和最终的补全数据，可以确定眼科设备的至少一个部件。可以通过在一组预定部件之中选择一个部件来确定至少一个部件。

根据实施例，可以基于与配戴者的环境有关的类别及其关联分数来确定眼科镜片的涂层、即后处理层。

后处理层可以包括：

-可变或永久着色层，

-偏振层，

-防破裂层，又称为硬涂层，

-防划伤层，

-减反射层，以及

-防污层，又称为顶涂层，该防污层是疏油性的以便避免手指在眼科镜片上留下痕迹，并且还是疏水的以便防水。

根据实施例，基于配戴者的环境和配戴者的行为可以确定如以上定义的多个后处理层的组合。例如，后处理层的组合可以特别适配于在特定环境中完成大量手工操作以及配戴者使用计算机进行大量工作的配戴者的其他活动。每个类别的分数可以被认为是找到了更好的折衷方案，如将在后文示出的。

进一步，防污层(其是防水的)与目的在于在眼科镜片上设置同质的水层的防雾层不兼容。因此，在多个后处理层的组合中可以包括防污层或防雾层。而且，那些后处理层中的一些层(例如像着色层、减反射层)是可选的，并且可以不包含在后处理层的组合内。

根据实施例，可以基于与配戴者的服装风格和/或配戴者的活动有关的类别的分数来确定镜架。例如，可以不仅根据配戴者的服装风格、还基于其进行的活动的类型来选择镜架的类型。例如，如果配戴者进行大量手工操作，则保护配戴者的眼睛并且与其服装风格相对应的镜架将是特别适配的。

根据实施例，可以基于与配戴者的活动和/或配戴者的姿势行为有关的类别的分数来确定镜片设计。根据配戴者的一些姿势行为和配戴者的活动，可以考虑一些特定视野。还可以考虑比如配戴者的处方等一些其他参数。

以下描述了用于基于所获得的一组特征来确定眼科设备的部件的一些方法。

实施例1：根据决策树来确定部件：

根据实施例，在步骤S400，通过实施决策树来确定眼科设备的至少一个部件。

决策树包括一组条件，包含在决策树的节点和一组叶内。在满足特定一组条件时达到每个叶。根据满足了哪些条件，可以确定眼科设备的至少一个部件。

一些节点可以包括根据至少一个类别的分数值要满足的条件。可选地，一些节点可以包括基于在步骤S250收集的补全数据(比如配戴者的年龄)的条件。

作为示例，对于小于15岁并且以低于预定持续时间的持续时间进行活动“运动”的人，将建议一种眼科设备，该眼科设备包括视近镜片、具有浅色永久着色的涂层、防雾层、以及遮盖镜架。

对于16岁至40岁之间并且以大于预定持续时间的持续时间进行活动“运动”的人，将建议一种具有四个视区和一个偏振层的渐进式镜片。

对于大于45岁并且以大于预定持续时间的持续时间进行活动“运动”的人，将建议一种具有蓝光截止的光保护处理的优质渐进式镜片。

根据另一个实施例，可以基于其他基于机器学习的比如聚类或分类等方法来确定眼科设备的每个部件。在那种情况下，将参考配戴者的一组特征(其中，所述一组特征包括至少一个类别和至少一个关联分数)与眼科设备的至少一个部件的特征一起收集。因此，可以基于配戴者的至少一个类别的分数来确定眼科设备的部件。

实施例2：基于针对一组预定部件中的每个部件计算的多个类别的加权分数来确定部件：

根据实施例，确定眼科设备的至少一个部件的步骤S400包括：子步骤S410，针对所述配戴者，确定每个类别的加权分数；子步骤S420，针对眼科设备的一组预定部件中的每个部件，确定每个类别的加权分数；以及子步骤S430，基于每个类别的所述配戴者加权分数和所述部件加权分数，确定所述眼科设备的至少一个部件。在图1B中展示了步骤S400。

在步骤S410，针对给定配戴者，根据每个类别的分数来确定每个类别i的加权分数W_i。例如，根据每个类别的持续时间、频率和强度分数来计算加权分数W_i。然后针对每个类别获得单个分数，这样能够建立给定配戴者的资料。

以下表2展示了针对表1的示例中的类别所计算的一些加权分数。

表2：针对给定配戴者所计算的类别的加权分数

在步骤S420，针对一组预定部件中的每个部件，针对每个类别确定加权分数C_j,i。

通过一组技术规格来定义每个部件。例如，镜片设计可以分别由其视野宽度以及其在远视(FV)、中视(IV)、近视(NV)中产生的散光来定义，并且例如，镜架可以由其耐磨损性、疏水性、固持、围框、质量、形状、美观性、坚固性、面部遮盖系数、颜色来定义。

以下表3例如展示了一组预定镜片设计中的一些技术规格以及其值T_j,k，j对应于所考虑部件的指标，并且k对应于所考虑的技术规格。

表3：每个镜片设计的技术规格值

这些值可以在所有所考虑的镜片组上标范化。值0可以对应于所考虑的镜片组的最小值，并且值1可以对应于最大值。

基于技术规格，可以针对每个类别来定义取决于所考虑的类别的加权系数WC_i,k，如表4中展示的。指标i对应于所考虑的类别，并且k对应于所考虑的技术规格。这些加权系数能够根据所考虑的类别来定义每个规格的重要程度。

表4：部件的技术规格的加权系数

使用技术规格值T_j,k和每个类别的加权系数WC_i,k，可以获得这组预定部件中的每个部件j和每个类别i的加权分数C_j,i。

例如，类别i的部件j的加权分数C_j,i是技术规格值T_j,k乘以每个类别的加权系数WC_i,k的加权和。这些加权分数给出了每个类别的每个部件的相关性的指示，并且可以用来确定针对给定配戴者的部件。

表5展示了针对给定配戴者的每个类别的加权分数W_i和一组预定部件中的每个部件的每个类别的加权分数C_j,i。

加权分数	驾驶	阅读	运动	计算机	手工操作	跑步
							配戴者	W<sub>1</sub>＝1	W<sub>2</sub>＝0,2	W<sub>3</sub>＝0,4	W<sub>4</sub>＝0,2	W<sub>5</sub>＝0,1	W<sub>6</sub>＝1
D1	0.4	0.3	0.2	0.6	0.1	1
							D2	0.1	0.6	0.1	0.3	0.3	0
D3	0.7	0.1	0.1	0.3	0.3	0.1

Dn	0.8	0.1	0.1	0.1	0.3	0.3

在子步骤S430，例如通过计算优值函数，基于赋予配戴者的每个类别以及赋予一组预定部件中的每个部件的加权分数来确定部件。

例如通过选择具有关联的最小优值函数的镜片设计，可以建立最适配于配戴者的配置资料的特定镜片设计j(在此为镜片设计Dn)。

根据另一个实施例，例如，当关联优值函数小于预定阈值时，可以确定相同类型的多个部件，并且该方法可以包括以下子步骤：眼保健专业人员可以通过选择已确定的多个部件中的一个部件来确定眼科设备的至少一个部件。

根据另一个实施例，可以同时或顺序确定多个部件。因此，步骤S400可以包括多个确定部件的步骤，其中，每个部件是不同类型的，或步骤S400可以包括确定部件组合的步骤。当在步骤S400没有确定眼科设备的部件从而缺少一些部件时，可以执行确定眼科设备的步骤S500。可以通过其他方式来确定缺少的部件，即例如眼保健专业人员或佩戴者通过使用问卷调查进行直接选择。

图2示意性地展示了可以用来实施先前根据优选的实施例描述的方法的***。

***1包括收集单元2、中央处理单元3、和显示单元4。收集单元2被配置为执行步骤S100至S300并且向中央处理单元3发送与配戴者有关的、具有配戴者的标识数据的一组特征。中央处理单元3被配置为至少执行确定眼科设备的至少一个部件的步骤S400。中央处理单元3还被配置用于将与已确定的眼科设备的至少一个部件有关的数据发送至显示单元4。显示单元4被配置为显示已确定的眼科设备的至少一个部件。可选地，当在步骤S400不能确定眼科设备的所有部件时，显示单元4还可以被配置为确定眼科设备。收集单元2和显示单元4可以包含在单个装置、比如配戴者的个人装置内。收集单元2和显示单元4还可以包含在两个单独的装置内。例如，配戴者的个人装置可以包括收集单元2，并且眼保健专家的计算机可以包括显示单元4。

图3展示了图2的***，根据实施例，其中，收集单元2和显示装置4包括在比如计算机、平板电脑或智能手机等单个装置5内。中央处理单元3是经由互联网与装置5连接的服务器。优选地，服务器是云网络的一部分。

特别地，装置5包括存储器51、处理器52、显示器53、通信接口54以及键盘55。存储器51包括与先前提到的步骤S100至S300相对应的一组指令，这组指令由处理器52检索并执行。装置5可以包括小键盘或键盘55，其可以用于启动包括存储在存储器51中的指令的程序产品，并且输入提供对配戴者的数字内容的访问所必需的数据(比如社交网络的用户名或登录名和密码)。处理器52还被配置为将配戴者的一组特征和配戴者的最终的标识数据发送至通信接口54。处理器52还被配置为从中央处理单元3接收涉及已确定的眼科设备的至少一个部件的数据。

中央处理单元3包括通信接口31、处理器32以及存储器33。通信接口31被配置为从装置5接收配戴者的一组特征以及配戴者的最终的标识数据。与步骤S400相对应的一组指令存储在存储器33中，并且由处理器32执行以确定眼科设备的至少一个部件。经由通信接口31将涉及眼科设备的至少一个部件的数据发送至装置5。

Claims

1.一种用于确定适配于至少给定配戴者的特征的眼科设备的方法，所述方法由处理器来实施，所述方法包括：

-提供对所述配戴者的数字内容的访问(S100)，

-对所述配戴者的数字内容进行分析以便提取配戴者数据(S200)，

-对所述配戴者数据进行处理以便获得一组特征(S300)，所述一组特征包括多个类别和与每个类别关联的至少一个分数，其中，所述多个类别涉及所述配戴者的行为和所述配戴者的环境中的至少一项，以及

-基于所述获得的一组特征来确定眼科设备的至少一个部件(S400)，其中，所述部件是眼科镜片的至少一个涂层，并且

确定眼科设备的至少一个部件包括：

-针对所述配戴者，基于与每个类别关联的所述至少一个分数来确定每个类别的加权分数，

-基于每个类别的配戴者加权分数和部件加权分数，确定所述眼科设备的至少一个部件。

2.根据权利要求1所述的用于确定眼科设备的方法，其中，提供对所述配戴者的数字内容的访问包括收集所述配戴者数据，所述配戴者数据包括所述配戴者的导航数据。

3.根据权利要求2所述的用于确定眼科设备的方法，其中，所述配戴者的导航数据包括导航cookie。

4.根据权利要求2所述的用于确定眼科设备的方法，其中，

-基于所述配戴者在进行与所述类别相关的行为时或处于与所述类别相关的环境中时的相对强度、频率或持续时间中的至少一项来计算每个与所述类别有关联的分数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，所述配戴者数据包括图片和/或视频，并且对所述配戴者数据进行处理包括将所述图片和/或视频归为某个类别。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，所述配戴者数据包括单词，并且其中，对所述配戴者数据进行处理包括：基于在包含于所述配戴者数据中的单词内存在表示所述类别的关键词来对某一类别进行归类。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，

-所述配戴者的数字内容包括社交网络数据，并且

-对社交网络数据进行分析包括：确定与指示配戴者与所述社交网络数据互动的标志有关的至少一个社交网络数据，并且从所述社交网络数据中提取配戴者数据。

8.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，确定眼科设备的至少一个部件包括：通过实施决策树来确定所述眼科设备的至少一个部件，所述决策树包括叶和节点，所述叶对应于所述眼科设备的至少一个部件，并且所述节点中的一些节点对应于根据所述至少一个类别的分数的值要满足的条件。

9.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，确定所述眼科设备的至少一个部件包括基于与所述配戴者的服装风格和/或所述配戴者的活动有关的类别的分数来确定镜架。

10.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，确定所述眼科设备的至少一个部件包括基于与所述配戴者的活动有关的类别的分数来确定镜片设计。

11.根据权利要求1至4中任一项所述的用于确定眼科设备的方法，其中，所述方法进一步包括将所述配戴者的一组特征与所述配戴者的标识数据一起存储到数据库中的步骤。

12.一种计算机程序产品，包括一个或多个存储的指令序列，所述指令序列是处理器可存取的，并且在由所述处理器执行时致使所述处理器实施根据权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。

13.一种存储介质，存储了根据权利要求12所述的计算机程序产品的一个或多个存储的指令序列。