在虚拟现实中使用传感器融合与眼睛跟踪来识别情绪
Meral Kuyucu1, Mehmet Ali Sarikaya1, Tülay Karakaş2
1Department of Computer Engineering, Istanbul Technical University, Istanbul, 34469, Türkiye.
Computers in biology and medicine
|September 18, 2025
概括
这项研究使用虚拟现实 (VR) 和多传感器融合来增强情绪识别. 该方法通过整合生理和大脑活动数据,准确地预测情绪状态.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 情绪识别对于各种应用至关重要,但在当前的移动传感器技术中面临着局限性.
- 虚拟现实 (VR) 为沉浸式体验提供受控环境,克服传统方法的限制.
- 多传感器融合整合了各种生理和神经数据,以进行全面的情绪分析.
研究的目的:
- 开发和评估一个增强的情绪识别系统.
- 将虚拟现实 (VR) 与多传感器融合集成,以改善情绪检测.
- 探索机器学习模型在使用集成数据预测情绪状态方面的有效性.
主要方法:
- 95名参与者在沉浸式VR环境中接触到视听刺激.
- 收集的生理数据包括脑电图 (EEG),眼睛跟踪,心率变化,皮肤电活动 (EDA) 和体温.
- 机器学习模型 (XGBoost,CatBoost,MLP,梯度提升,LightGBM) 被训练并评估了情绪预测.
主要成果:
- 基于VR的多传感器融合方法展示了强大而精确的情感识别.
- 评估指标 (准确性,精度,回忆,F1分数) 证实了拟议方法的有效性.
- 来自EEG,眼睛跟踪和可穿戴传感器的综合数据显著提高了预测能力.
结论:
- 这项研究提出了一种全新的综合方法来识别情绪.
- 结合VR,多传感器融合和机器学习,弥合了传统情绪检测方法中的差距.
- 这项研究为推进各种领域的情绪识别技术提供了有希望的方向.
