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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
1
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 模拟器眩晕量表(SSQ)
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基于细化相位编码的阶梯级次修正方法
2
作者 严飞 文杰 +2 位作者 路长秋 肖雨倩 刘佳 《中国测试》 北大核心 2025年第4期46-53,共8页
传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取... 传统相位编码在测量物体时,由于系统内外噪声的影响,导致截断处的相位和级次错误映射,引入相位跳变。为解决上述误差的问题,文章提出一种基于细化相位编码的阶梯级次修正方法用于三维测量。首先将2倍条纹周期的阶梯嵌入相位域中以获取细化相位编码条纹,再通过相位解码获取细化的阶梯级次,然后利用上下舍入解码对细化的阶梯级次进行错位取整,获取两组错位半个条纹周期的正常阶梯级次,最后通过两组码字在相位截断处错位互补,从而消除相位误差。实验结果表明,在不增加投影幅数情况下,文章拟合标准球半径均方根误差为0.1465 mm,相较于传统相位编码降低82.2%;同时,在精度相同的情况下,该文相位展开的时间成本为0.5215 s,相比于附加二值条纹的相位编码降低59.3%。 展开更多
关键词 相位编码 互补光栅 相位误差 阶梯级次
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非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析模型
3
作者 刘佳 宋泓 +2 位作者 陈大鹏 王斌 张增伟 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3372-3381,共10页
因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充... 因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充分考虑情感的动态变化,导致情感分析性能不佳。针对这一问题,该文提出非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析网络模型。首先,使用长程文本信息去促使模型学习音频和视频在长时间序列中的动态变化,然后,通过门控机制消除模态间的冗余信息和语义歧义。最后,使用对比学习加强模态间的交互,提升模型的泛化性。实验结果表明,在数据集CMU-MOSI上,该模型将皮尔逊相关系数(Corr)和F1值分别提高了3.7%和2.1%;而在数据集CMU-MOSEI上,该模型将“Corr”和“F1值”分别提高了1.4%和1.1%。因此,该文提出的模型可以有效利用模态间的交互信息,并去除信息冗余。 展开更多
关键词 多模态情感分析 多模态融合 信息增强 多层感知器
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