[发明专利]一种基于用户瞳孔直径数据获取主观满意度的方法

权利要求书

1.一种基于用户瞳孔直径数据获取主观满意度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，对被测产品进行情绪效价检验，如果检验不通过，则结束流程；如果检验通过，则执行S2；

S2，获取用户平静时T1时间长度内按时间顺序排列的一组平静瞳孔直径数据并存储，得到平静瞳孔直径数据文件；其中，T1＞0；

S3，在用户使用产品过程中，使用眼动仪按预设采样频率采样，获得用户在使用产品过程中T2时间长度内按时间顺序排列的N个瞳孔直径实测值，分别用R_1实、R_2实、R_3实…R_N实表示；存储该N个瞳孔直径实测值与采样频率，得到瞳孔直径实测数据文件；其中，T2＞0；N为自然数；

S4，将S2获得的平静瞳孔直径数据文件和瞳孔直径实测数据文件导入到预设满意度模型中，使用该满意度模型进行分析，具体为：

S41，读取所述平静瞳孔直径数据文件，剔除无效的平静瞳孔直径数据，得到有效的n个平静瞳孔直径数据；对有效的n个平静瞳孔直径数据进行计算，得到平静时瞳孔直径平均值和平静时瞳孔直径标准差值σ_平；以及，易除所述有效的n个平静瞳孔直径数据中低于的值，求余下值的平均值，得到平静时平均瞳孔疲劳直径H_平；其中，n为自然数；

S42，读取所述瞳孔直径实测数据文件，将R_1实、R_2实、R_3实…R_N实等段划分为w个集合，分别为Z₁、Z₁…Z_w；每个集合包含u＝N/w个瞳孔直径实测数据；并且，通过分析采样频率，计算得到每一个集合对应的相对测试时间，分别用t₁、t₁…t_w表示；

S43，对于任意一个集合Z_i，均采用以下计算方法：

1)计算集合Z_i中包含的u个瞳孔直径实测数据的标准差，得到б_i测；

2)计算瞳孔直径波动性变化率P_i＝(б_i测－σ_平)/(σ_平)×100％；

3)剔除集合Z_i中低于的值，求余下值的平均值，得到测试时平均瞳孔疲劳直径H_i测；

4)计算瞳孔直径放大变化率K_i＝(H_i测－H_平)/(H_平)×100％；

5)将K_i和P_i值代入下式，计算得到t_i时间时的满意度S_i：

满意度S_i＝-8.4P_i+0.1K_i+4.554；

S44，通过S43，计算得到分别与t₁、t₁…t_w对应的S₁、S₁…S_w；绘制横坐标为相对时间t、纵坐标为满意度S的直角坐标系，将w个离散点(t₁，S₁)(t₂，S₂)…(t_w，S_w)表示到直角坐标系上，并连接相邻的两个离散点，得到最终的满意度变化曲线。

2.根据权利要求1所述的基于用户瞳孔直径数据获取主观满意度的方法，其特征在于，S1具体为：检验被测产品是否属于在评价过程中会引起用户强烈正面情绪或以引起用户消极情绪为目的的产品，如果是，则检验不通过；如果均不是，则检验通过。

3.根据权利要求1所述的基于用户瞳孔直径数据获取主观满意度的方法，其特征在于，S2具体为：使用户观看无情绪倾向的风景视频或风景图片2min以上，得到一组平静瞳孔直径数据。

4.根据权利要求3所述的基于用户瞳孔直径数据获取主观满意度的方法，其特征在于，S41中所述无效的平静瞳孔直径数据为：观看前半段的平静瞳孔直径数据；其中，前半段指：T1时间长度内按时间顺序排列的一组平静瞳孔直径数据，T1时间长度的前半段。