基于地标的VR导航期间的EEG认知负荷分类
人机交互
2025-09-18 v1
摘要
脑机接口使实时监测认知负荷成为可能，但其在动态导航情境中的有效性尚不明确。使用现有的VR导航数据集，我们检验了EEG信号是否能在基于地图的寻路期间分类认知负荷，以及分类准确率是更多取决于任务复杂度还是个人特征。对46名参与者进行的EEG记录被分析，参与者在包含3、5或7个地图地标的路径导航中进行。采用基于多个机器学习模型的分层交叉验证框架进行分析。分类在二元对比(3 vs. 7个地标)中达到最高达90.8%的平均准确率，对于三分类问题达到78.7%，均显著高于随机水平。人口学和认知变量(年龄、性别、空间能力、工作记忆)未显示显著影响。这些发现表明，任务需求在塑造分类性能方面占主导作用，凸显了基于任务的导航系统具有潜力，可根据实时认知状态动态调整地图复杂度。
引用
@article{arxiv.2509.14056,
title = {EEG-Based Cognitive Load Classification During Landmark-Based VR Navigation},
author = {Jiahui An and Bingjie Cheng and Dmitriy Rudyka and Elisa Donati and Sara Fabrikant},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.14056},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 7 figures