文献

J-GLOBAL ID：202002236929268731   整理番号：20A1800698

DNNアルゴリズムを用いたEEGによるVR病測定【JST・京大機械翻訳】

VR sickness measurement with EEG using DNN algorithm

著者 (3件)： Jeong Dae Kyo (Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Yoo Sangbong (Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Jang Yun (Sejong University, Seoul, South Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： VRST ’18  ページ： 1-2  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,VR技術は急速に発展し,公衆の注意を引き付けている。しかし,VR SicknessはVR経験でまだ解決されていない問題である。VRの病気は,感覚と認知システムの間のクロストークによって引き起こされると推定される。しかし,感覚および認知システムを測定する客観的方法がないため,VRの病気を測定することは困難である。本論文では,参加者がVRビデオを経験する間,EEGデータを収集する。著者らは,脳波(EEG)データを通してVR病気を測定することによって,深層ニューラルネットワーク(DNN)深層学習アルゴリズムを提案した。深層学習に適した適切なEEGデータ前処理法とDNN構造を探索するために実験を行い,99.12%の精度を本研究で得た。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  脳波 ,  録画装置 ,  深層 ,  バーチャルリアリティ ,  学習アルゴリズム ,  クロストーク
準シソーラス用語： 認知システム ,  データ前処理 ,  深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： EEG ,  VR病 ,  深層学習 ,  バーチャルリアリティ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  EEG ,  VR