Visual fatigue analysis apparatus and method thereof

The present invention relates to a visual fatigue analysis apparatus and a method thereof. According to the present invention, the visual fatigue analysis method comprises: a step of acquiring a pupil size signal and a pupil motion signal when an image of a corresponding image quality condition of a plurality of image quality conditions is exposed to a subject during a set time; a step of performing a STFT process on the pupil size signal and the pupil motion signal to acquire time-frequency characteristics, and then coupling the acquired time-frequency characteristics to each other to generate a single STFT characteristic image; a step of training the STFT characteristic image of the image quality condition and a plurality of subjects for each image quality condition using a CNN neural network to construct an image quality classification model; a step of inputting the STFT characteristic image acquired by a user viewing a prescribed image into the image quality classification model to classify an image quality condition of the image being viewed; and a step of varying brightness and chroma values for the image being viewed by brightness and chroma differences between the classified image quality condition and a preselected optimal image quality condition to reduce visual fatigue. According to the present invention, eye characteristic information changing in accordance with various image quality variables is classified by a CNN which is a deep learning model to analyze visual fatigue of a user, and the fatigue of the user can be reduced by varying image quality variables for a virtual reality image currently being viewed based on the visual fatigue analysis. 본 발명은 시각 피로도 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 복수의 화질 조건 별로, 해당 화질 조건의 영상이 피험자에게 설정 시간 동안 노출될 때 동공 크기 신호 및 동공 움직임 신호를 획득하는 단계와, 상기 동공 크기 신호 및 상기 동공 움직임 신호 각각을 STFT 처리하여 시간-주파수 특징을 획득한 후 획득한 시간-주파수 특징을 상호 결합하여 단일의 STFT 특징 영상을 생성하는 단계와, 상기 복수의 화질 조건 별로 상기 화질 조건 및 복수의 피험자들의 상기 STFT 특징 영상을 CNN 신경망을 통해 학습시켜 화질 분류 모델을 구축하는 단계와, 소정 영상을 시청 중인 사용자에 의해 획득한 상기 STFT 특징 영상을 상기 화질 분류 모델에 입력시켜 상기 시청 중 영상의 화질 조건을 분류하는 단계, 및 상기 분류한 화질 조건과 기 선정된 최적 화질 조건 간의 명도 또는 채도 차이만큼 상기 시청 중 영상에 대한 명도 또는 채도 값을 가변시켜 시각 피로도를 줄이는 단계를 포함하는 시각 피로도 분석 방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 다양한 화질 변수에 따라 변화하는 눈 특징 정보를 딥러닝 모델인 CNN을 통해 분류하여 사용자의 시각 피로도를 분석할 수 있으며 이를 기초로 현재 시청 중인 가상현실 영상에 대한 화질 변수를 가변시켜 사용자의 시각 피도로를 줄일 수 있는 효과가 있다.