基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法與流程

本發明屬于虛擬現實技術和生物信號處理，具體涉及一種基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法。

背景技術：

1、虛擬現實(vr)技術已成為人機交互領域的重要研究和應用方向。隨著硬件設備的不斷進步和成本的降低，vr技術已經得到了廣泛的應用，涵蓋了娛樂、教育、醫療等多個領域。vr視頻具有更強的沉浸感和交互性，用戶可以身臨其境地體驗虛擬環境，與之進行互動，這與傳統普通視頻觀看方式有著顯著差異。vr視頻還能夠更深入地影響用戶的情感體驗和情緒狀態，可能引發更直觀、更強烈的情感反應。因此，評估vr視頻效果需要考慮到這些特殊之處，更加細致地分析用戶的認知和情感狀態，以實現對虛擬現實體驗的全面評估，進而優化虛擬現實視頻的效果。

2、過去的研究主要集中在技術流、圖像清晰度等方面，著重于從圖像角度評估視頻質量。本專利則聚焦于基于人的主觀感受，即從用戶的視角出發。盡管也存在依賴于用戶的主觀反饋和行為觀察的傳統虛擬現實視頻效果評估方法，但其存在著主觀性強、評估結果不穩定等問題。為了克服這些問題，研究人員開始探索基于生理信號的客觀評估方法，通過腦電時頻分析來評估vr視頻的沉浸度、喚醒度以及用戶的愉悅程度等因素。腦電(electroencephalogram，eeg)作為一種能夠記錄大腦活動的電生理指標，具有和大腦信息加工處理匹配的毫秒級的時間分辨率，同時兼具便攜性好、非侵入式的特點，已經成為認知神經科學領域開展情緒加工與識別應用研究的一個重要測量手段。基于腦電探索情緒處理的神經加工機制，發展情緒自動檢測與識別的技術，對于促進情緒在認知神經科學、神經工程、人工智能等領域的應用，具有重要的科學意義和應用價值。

3、腦電時頻技術結合了腦電信號的時域和頻域信息，能夠全面、深入地分析大腦活動的特征，更全面、動態地捕捉用戶的認知和情感變化，為評估提供更多維度的信息。這種技術在虛擬現實視頻效果評估領域尚未被充分利用。

技術實現思路

1、本發明提供了一種基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法解決上述提到的技術問題，具體采用如下的技術方案：

2、一種基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，包含：

3、采集被試在觀看vr視頻時的腦電信號；

4、對采集的腦電信號進行預處理；

5、應用時頻分析技術將腦電信號轉換為時域和頻域特征以獲取腦電信號在時間和頻率上的變化情況；

6、從時頻分析結果中提取與被試的視覺和認知負荷相關的特征；

7、通過機器學習方法，使用標記好的特征對評估模型進行訓練與驗證；

8、通過訓練好的評估模型對新的腦電信號進行評估。

9、進一步地，所述采集被試在觀看vr視頻時的腦電信號數據的具體方法為：

10、被試同時佩戴hmd和eeg電極帽，被試觀看多個vr視頻片段，以500赫茲的采樣率和100赫茲的直流頻帶連續收集腦電圖數據，在每兩個vr視頻片段之間放置一個30秒的空白屏幕。

11、進一步地，所述對采集的腦電信號進行預處理的具體方法為：

12、對原始腦電數據進行重參考；

13、對腦電數據進行分段和基線校正；

14、去除腦電數據壞段；

15、對腦電數據進行濾波；

16、去除原始信號中的眼電和肌電偽跡。

17、進一步地，對腦電數據進行高通濾波和低通濾波，過濾掉高頻和低頻噪聲，高通濾波設置范圍為0.1～1hz，低通濾波設置范圍為30～100hz。

18、進一步地，采用獨立成分分析方法去除原始信號中的眼電和肌電偽跡。

19、進一步地，所述應用時頻分析技術將腦電信號轉換為時域和頻域特征以獲取腦電信號在時間和頻率上的變化情況的具體方法為：

20、對預處理后的腦電數據進行數據加載、分段和基線矯正；

21、定義時頻分析所需的參數；

22、對每個通道的數據進行短時傅里葉變換。

23、進一步地，所述應用時頻分析技術將腦電信號轉換為時域和頻域特征以獲取腦電信號在時間和頻率上的變化情況的具體方法還包含：

24、對變換結果減基線；

25、對每個頻率點，計算基線校正后的功率數據；

26、繪制基線校正后的時頻圖，展示時頻變換結果。

27、進一步地，所述從時頻分析結果中提取與被試的視覺和認知負荷相關的特征的具體方法為：

28、根據頻率將數據劃分為不同的頻段；

29、計算五個頻段的平均能量es；

30、計算差分熵de；

31、計算差分不對稱dasm；

32、計算理性不對稱rasm。

33、進一步地，對提取的特征進行縮小數據量的方法為數據降維或特征選擇。

34、進一步地，所述通過機器學習方法，使用標記好的提取出的特征對評估模型進行訓練的具體方法為：

35、對提取的特征進行縮小數據量；

36、搭建決策樹模型；

37、通過降維處理后的特征對模型進行訓練與驗證；

38、將訓練好的模型應用于新的腦電信號和虛擬現實視頻數據，以評估虛擬現實視頻效果。

39、本發明的有益之處在于所提供的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，基于用戶的主觀感受，通過監測用戶腦電信號來更全面、客觀地評估虛擬現實視頻的沉浸度、喚醒度以及用戶的愉悅程度等效果。通過時頻分析結果提取與被試的視覺和認知負荷相關的特征，這種方法能夠更準確地反映用戶在觀看虛擬現實視頻時的認知狀態和注意力集中程度，從而實現更客觀、科學的評估。與傳統方法相比，這種基于腦電的評估方法能夠更全面、動態地捕捉用戶的認知和情感變化，為評估提供更多維度的信息。將腦電時頻技術與虛擬現實視頻效果評估相結合，為虛擬現實技術的發展和應用提供了新的評價途徑和視角，使評估更具科學性。

技術特征：

1.一種基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，包含：

2.根據權利要求1所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

3.根據權利要求1所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

4.根據權利要求3所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

5.根據權利要求3所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

6.根據權利要求1所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

7.根據權利要求6所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

8.根據權利要求6所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

9.根據權利要求1所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

10.根據權利要求9所述的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，其特征在于，

技術總結
本發明公開了一種基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，包含：采集被試在觀看VR視頻時的腦電信號；對采集的腦電信號進行預處理；應用時頻分析技術將腦電信號轉換為時域和頻域特征以獲取腦電信號在時間和頻率上的變化情況；從時頻分析結果中提取與被試的視覺和認知負荷相關的特征；通過機器學習方法，使用標記好的特征對評估模型進行訓練，通過訓練好的評估模型對新的腦電信號進行評估。本發明的基于腦電時頻分析的虛擬現實視頻效果評估方法，通過監測用戶腦電信號來更全面、客觀地評估虛擬現實視頻效果。

技術研發人員：金佳,潘煜,楊曉蘭,劉青松
受保護的技術使用者：廣東省智能科學與技術研究院
技術研發日：
技術公布日：2024/10/14