基于面部肌电的自适应虚拟现实认知训练游戏
人机交互
2020-09-01 v3 机器学习
摘要
认知训练在改善人类与注意、问题解决、阅读理解和信息检索相关的认知方面已显示出有前景的结果。然而，认知训练文献中两个常被提及的问题是用户对训练程序缺乏参与，以及所发展技能未能泛化到日常生活。本文引入了一种新的认知训练（CT）范式，旨在通过结合游戏化、虚拟现实（VR）和情感自适应的优势，开发一个引人入胜且生态有效的 CT 任务，以解决这两个局限。此外，它融合了面部肌电（EMG）作为在用户参与 CT 任务时判定其情感的手段。该信息随后被用于实时动态调整游戏难度，以引导用户进入心流状态。通过使用 kNN 对输入信号的 DWT-Haar 逼近进行分类，在效价和唤醒上分别取得了 64.1% 和 76.2% 的情感识别率。随后，该情感感知的 VR 认知训练干预在老年对照组中进行了评估。所得结果证实了自适应技术可带来更强的胜任感以及对用户技能更恰当的挑战。
引用
@article{arxiv.2005.05023,
title = {Facial Electromyography-based Adaptive Virtual Reality Gaming for Cognitive Training},
author = {Lorcan Reidy and Dennis Chan and Charles Nduka and Hatice Gunes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.05023},
year = {2020}
}