基于虚拟现实的恐惧测量模型建立

• 作者: Mathilde Magontier 郝文强
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 恐惧测量模型 虚拟现实 生理信号 运动表现 支持向量回归 递归特征消除
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TN99|TP399
• 字数: 3245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.05.001

摘要

恐惧程度的客观评价在心理健康评估和职业能力评测中具有重要的作用.在沉浸式训练过程中,生理和运动数据有助于提升交互界面设计,增加虚拟训练的安全性.文中使用头戴式VR系统HTC Vive实现沉浸式VR体验,利用OpenVR开源软件包采集控制器和头部的位置信息,并结合Equivital belt EQ02 Lifemonitor所采集的心电信号、躯体加速度实现多种信号的特征提取.文中使用递归特征消除的特征排序方法和支持向量回归从50个生理及运动特征中选取了10个特征.基于自测恐惧值和特征的多元多项式回归实现了准确率为90％的二分类,即完成了对受试者恐惧或者非恐惧的分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝文强	杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院	1	0	0.0	0.0