Beim Betrachten von autostereoskopischen 3D-Videos treten aufgrund des Zielakkommodationskonflikts Symptome der visuellen Ermüdung wie Schwindel und Übelkeit auf. Dies ist besonders in Bereichen wie Medizin und A/VR relevant. Das 3D-Videosehen ist meist aufgabengetrieben, und da das Augenverhalten subjektiv kontrolliert wird, ist es schwierig, visuelle Ermüdung allein anhand einzelner Augenbewegungsmerkmale genau zu bewerten, geschweige denn den Grad der Ermüdung zu bestimmen. Dies führt dazu, dass visuelle Ermüdung nicht rechtzeitig erkannt wird und unvorhersehbare Schäden verursacht. Um dieses Problem zu lösen, schlägt dieser Artikel ein Modell zur Bewertung des Grades visueller Ermüdung bei 3D anhand verschiedener Augenbewegungsverhalten vor. Ziel ist es, beim Betrachten von 3D-Inhalten durch Modellierung und Analyse von Blickfixationen, Sakkaden und Blinzeln den Echtzeitgrad der visuellen Ermüdung zu ermitteln. Zur Durchführung der Experimente wurde eine Kombination aus subjektiven und objektiven Methoden verwendet: Probanden sahen 3D-Inhalte an, Versuchsleiter zeichneten subjektive Bewertungen auf und nutzten ein Eye-Tracking-System zur Extraktion objektiver Augenbewegungsverhalten; mittels Korrelationsanalyse wurden verschiedene objektive Augenbewegungen untersucht, die 3D-visuelle Ermüdung unter Aufgabensteuerung repräsentieren; mittels neuronaler Netzwerke wurde ein vierstufiges Bewertungsmodell basierend auf 16 Augenbewegungsverhalten entwickelt. Das Modell erreicht eine Vorhersagegenauigkeit von 82 % für den 3D-visuellen Ermüdungsgrad und bestätigt so seine Wirksamkeit.

autostereoskopisches 3D-Display; visuelle Ermüdung; Augenbewegungsverhalten; Aufgabensteuerung; neuronales Netzwerk