1.一种基于眼动的视觉训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在眼睛所见的虚像所在平面建立直角坐标系，所述虚像在直角坐标系中的位置固定，用户眼睛的正视方向为Q0，所述正视方向Q0垂直于虚像并且眼睛沿正视方向Q0的视线集中在虚像中心点O上；

S2、获取用户眼睛的标准屈光度D0，获取眼睛与虚像中心点O之间的直线距离为L0；

S3、检测用户的眼球形态，得到用户实时的注视方向Q1，根据距离L0、注视方向Q1和正视方向Q0得到眼睛在虚像上的注视点O1与眼睛之间的直线距离为L1，根据距离L1和标准屈光度D0得到实时最佳屈光度D1，调节变焦镜片，使变焦镜片位于眼睛的晶状体前的区域的屈光度为D1。

2.如权利要求1所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S4、根据标准屈光度D0和最佳屈光度D1得到屈光度训练下限fit_min、屈光度训练上限fit_max和屈光度训练单元fit_offset；

第一轮训练：调节变焦镜片的屈光度在[（D1-fit）,（D1+fit）]区间内连续变化n个来回，其中fit=fit_min；

第二轮训练：调节变焦镜片的屈光度在[（D1-fit）,（D1+fit）]区间内连续变化n个来回，其中fit= fit_min +fit_offset；如果fit_min +fit_offset≥fit_max，则停止训练，否则进行第三轮训练：调节变焦镜片的屈光度在[（D1-fit）,（D1+fit）]区间内连续变化n个来回，其中fit= fit_min +fit_offset*2；以此类推，直至fit= fit_min +fit_offset*（m-

1）≥fit_max便停止训练，其中m为已训练的轮数。

3.如权利要求2所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：

在步骤S3中，还获取用户的年龄F，根据年龄F、距离L1和标准屈光度D0得到实时的最佳屈光度D1；

在步骤S4中，根据年龄F、标准屈光度D0和屈光度D1得到屈光度训练下限fit_min、屈光度训练上限fit_max和屈光度训练单元fit_offset。

4.如权利要求3所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括步骤：统计若干个用户的眼睛注视虚像上不同点并且获得最清晰的视觉效果时，变焦镜片位于眼睛的晶状体前的区域的屈光度D2，根据统计结果将距离L1、用户的标准屈光度D0和年龄F作为条件，屈光度D2作为结果建立表1，在步骤S3中，根据年龄F、距离L1和标准屈光度D0通过查询表1得到屈光度D1。

5.如权利要求3所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括步骤：统计若干个用户的眼睛注视虚像上不同点并且获得最清晰的视觉效果时，变焦镜片位于眼睛的晶状体前的区域的屈光度D2，根据统计结果设定最远距离Lmax，当L1

6.如权利要求4或5所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：在步骤S4中，建立公式fit_min = f3 (F,D0, D1)，将大量的不同年龄F、不同标准屈光度D0的用户的眼睛以不同的最佳屈光度D1作为中间值进行训练后，效果较好的fit_min作为样本进行统计，函数f3是对统计结果进行线性回归获得的线性函数；

建立公式fit_max = f4 (F,D0, D1)，将大量的不同年龄F、不同标准屈光度D0的用户的眼睛以不同的最佳屈光度D1作为中间值进行训练后，效果较好的fit_max作为样本进行统计，函数f4是对统计结果进行线性回归获得的线性函数；

建立公式fit_offset = f5 (fit_min, fit_max) ，函数f5是线性方程。

7.如权利要求6所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还获取用户的瞳距P，公式fit_min = f3 (F,D0, P,D1)，公式fit_ max = f4(F,D0, P,D1)。

8.如权利要求7所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括步骤S5、以交点O1为圆心，以R为半径的圆形区域为主注视区，虚像其它部分为次注视区，提高主注视区的画面质量和/或降低次注视区的画面质量。

9.如权利要求8所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括以下步骤：建立用户数据库，所述用户数据库中存有至少一个用户数据，所述用户数据包括ID号、身份信息、年龄F、标准屈光度D0和瞳距P，所述身份信息包括字符串、声纹数据、指纹数据和/或虹膜数据。

10.如权利要求9所述的基于眼动的视觉训练方法，其特征在于：还包括以下步骤：获取验证信息并将其与所述用户数据中的身份信息进行验证，验证通过后取出并使用所述用户数据中的年龄F、标准屈光度D0和瞳距P。