立体深度运动感知的脑电信号研究

• 作者: 沈丽丽 耿小荃
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分类特征 共空间模式 深度运动 立体显示
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 603-608,621
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.6
• 字数: 4501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2019039

摘要

立体显示舒适度在很大程度上取决于立体深度运动变化.该文基于脑电EEG技术对两类深度运动的特征进行识别.首先通过主观实验确定脑电实验所用的两类视频素材,计算脑电信号在时域和时频域的点列r2值,并通过共同空间模式提取不同脑区和整个脑区的时频域差异最大的EEG信号的空域特征,采用支持向量机进行信号分类.仿真分析结果证明:刺激时大脑顶区脑电信号的α、β频带相对能量上升;对于两类深度运动,差异最显著的波段集中在顶区的α频带;Dorsal路径上具有相对较高的分类率.这表明,观看立体深度运动场景时,采用EEG去识别舒适度具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈丽丽	天津大学电气自动化与信息工程学院	25	140	5.0	11.0
2	耿小荃	天津大学电气自动化与信息工程学院	2	0	0.0	0.0