摘要
本发明提供一种液晶显示屏自适应色彩深度优化方法,包括:采集用户在不同使用场景下对液晶显示屏的亮度、对比度及色彩参数的手动调整操作,形成用户偏好数据集;根据用户偏好数据集,采用数据分类方法对不同使用场景下的手动调整操作进行归类,并提取环境光线与内容类型的特征,以确定用户在特定场景下的偏好特征分布,构建个性化色彩偏好模型;结合动态平衡算法进行初步校准,并通过持续学习机制和二次校准,优化显示参数。本发明解决了现有技术中液晶显示屏色彩调整缺乏个性化和场景自适应能力的问题,实现了显示效果的持续自适应,减少了用户手动干预,提升了视觉体验的个性化程度和舒适度。
技术关键词
深度优化方法
液晶显示屏
数据分类方法
舒适度
眼动特征
偏好特征
校准
参数
视觉
对比度
场景
K均值聚类算法
亮度
加权平均法
平滑算法
校正算法
色彩值
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多模态生理
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初始聚类中心
k‑means算法
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