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导联注意力及脑连接驱动的虚拟现实晕动症识别模型研究
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作者 化成城 周占峰 +3 位作者 陶建龙 杨文清 刘佳 付荣荣 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1161-1171,共11页
虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN... 虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波,然后计算导联间相关性构成功能脑网络,最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑电信号及主观评价VRMS水平(模拟器眩晕量表SSQ),所得数据用于验证该模型。结果显示经过10折交叉验证该方法检测到的VRMS水平与真实值之间平均均方误差为15.10,平均拟合优度为:96.63%。该结果表明该文所提模型可用于虚拟现实晕动症的检测,该脑电检测方法有望成为一种通用的虚拟现实产品评估方法。 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症(VRMS) 脑电(EEG) 功能脑网络 导联注意力 模拟器眩晕(ssq)
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