在虚拟现实场景互动的背景下,对情感和沉浸式结果的分类
1Department of Computer Engineering, Erzurum Technical University, 25050 Erzurum, Turkey.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|November 24, 2023
概括
这项研究引入了虚拟现实 (VR) 网络疾病 (CS) 研究的新数据集. 结果显示,在VR环境中,CS存在显著差异,这有助于未来的检测和缓解工作.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 神经科学是一个神经科学.
- 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实
背景情况:
- 网络疾病 (CS) 在沉浸式虚拟环境 (VEs) 中越来越令人担忧.
- 有效的CS检测和缓解方法由于缺乏基准数据集而受到限制.
- 了解VR对用户体验的影响,包括沉浸和情绪,至关重要.
研究的目的:
- 编制一个全面的数据集,用于分析虚拟现实 (VR) 中的网络疾病.
- 研究VR环境,网络疾病,沉浸和基于EEG的情绪之间的关系.
- 为评估VR体验和制定缓解策略提供一个基准.
主要方法:
- 从各种VR环境中的参与者收集隐式 (EEG大脑信号) 和显式 (问卷) 数据.
- 利用统计方法对网络疾病水平和沉浸因素进行比较分析.
- 应用多实例学习用于大脑振荡分类和情绪预测.
主要成果:
- 在不同的VR环境中确定了网络疾病和沉浸的统计学上显著的差异.
- 实现了高分类性能:96.25%的VR场景相关的大脑振荡和95.63%的情绪预测.
- 开发的数据集可以客观地评估CS,并区分VEs.
结论:
- 新的数据集为推进VR网络疾病研究提供了宝贵的资源.
- 调查结果突出了影响用户参与和沉浸在虚拟现实中的关键因素.
- 这项工作为开发更有效的检测和缓解网络疾病的方法提供了基础.
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