数以百万计的人视力受损，这以各种方式对他们的日常生活产生负面影响。他们中的许多人有中央视力丧失，他们的视野中心非常模糊，以至于他们难以阅读和进行其他活动。一个新的研究项目“阅读读者”将解决这个问题。

根据诺和诺德基金会数据科学合作研究项目近800万丹麦克朗的资助，DTUComputePerBækgaard副教授将领导人工智能模型的开发，以确定中心视力丧失者的阅读模式根据每个人的需要调整阅读材料。

这项研究是与SofieBeier教授及其来自丹麦皇家学院建筑、设计、保护学院的同事合作进行的，其中包括计算机科学家、心理学家、阅读模式专家和眼科医生。

“该项目涉及开发一个模型，使我们能够快速解码一个人的阅读模式，并同时设置，例如，手机、平板电脑或其他屏幕上的字体大小、对比度或字母间距，以便材料最优化PerBækgaard在诺和诺德基金会的一份新闻稿中解释道，适应人们的阅读模式，从而提供最佳的阅读体验并提高阅读速度。

视力受损的人可能在教育上有困难

对于中央视力丧失的人来说，阅读可能是一项挑战。许多人不得不左右、前后移动他们的头来阅读文本。如果文本显示在平板电脑、手机或电脑上，他们还经常调整对比度、增加或减少亮度或更改字体大小。

阅读文本所需的许多调整通常会使中心视力丧失的人更难参加教育计划，并且还会导致社会问题。这个研究项目正在采取一种全新的方法来解决这个问题。

“已经做了很多工作来帮助人们提高阅读能力，但材料仍然主要是静态的。我们想确定我们是否可以使用现代技术对患有中央视力丧失的人的阅读模式进行分类，然后使用这些知识来更改阅读材料以自动改进阅读过程，”PerBækgaard说。

跟踪眼球运动

该项目的主要目标是开发一种机器学习模型，可以解释中央视力丧失者的阅读模式。该模型主要使用眼动追踪来跟踪一个人阅读时的眼睛，从而可以识别他们何时开始跳行、他们如何移动头部以使其能够阅读以及他们的瞳孔在不同的阅读体验中如何扩大和收缩。

然后，该模型应该能够解码每个人的阅读体验，从而动态调整参数，包括屏幕对比度、字体大小、亮度、字母或行间距和其他参数，以优化阅读。