En la visualización de video 3D estereoscópico sin gafas, debido al conflicto entre convergencia y acomodación, los espectadores pueden experimentar síntomas de fatiga visual como mareos y náuseas. Esto es especialmente relevante en escenarios médicos y A/VR, donde la visualización de videos 3D suele ser guiada por tareas, y el comportamiento ocular está bajo control subjetivo. Las características oculares individuales difícilmente pueden evaluar con precisión la fatiga visual ni obtener el nivel de fatiga, lo que conduce a que la fatiga visual no se detecte a tiempo y cause pérdidas imprevisibles. Para abordar este problema, este artículo propone un modelo de evaluación del nivel de fatiga visual 3D basado en múltiples comportamientos oculares, con el objetivo de, al ver contenido 3D, modelar y analizar comportamientos oculares como la fijación, el escaneo y el parpadeo para obtener un nivel de fatiga visual en tiempo real. Se utiliza un método combinado subjetivo-objetivo para el experimento: los sujetos ven contenido 3D, los experimentadores registran las puntuaciones subjetivas y usan un rastreador ocular para extraer los comportamientos oculares objetivos; mediante análisis de correlación se exploran los diferentes comportamientos oculares objetivos que representan la fatiga visual 3D bajo conducción por tarea; se emplea una red neuronal para establecer un modelo de evaluación de cuatro niveles de fatiga visual basado en 16 tipos de comportamientos oculares. El modelo alcanza una precisión del 82% en la predicción del nivel de fatiga visual 3D, validando la efectividad del modelo.

pantalla 3D sin gafas; fatiga visual; comportamiento ocular; conducción por tarea; red neuronal