[发明专利]视差变化幅度对3D立体舒适度影响评估的特征提取方法在审
| 申请号： | 201910845256.5 | 申请日： | 2019-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN110664403A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 沈丽丽;邢阳;侯春萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | A61B5/0484 | 分类号： | A61B5/0484 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于评估视差变化幅度对3D立体舒适度影响的特征提取方法，选取3D显示条件下不同视差变化幅值的过程作为刺激材料进行主观实验；采集脑电信号，通过随机网络与实际脑网络的构建，提取属性特征实际脑网络与随机网络平均路径长度比值L/Lr与平均聚类系数C/Cr，以及实际脑网络的小世界属性σ作为用以实现舒适状态分类的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 脑网络 随机网络 视差 采集脑电信号 变化幅度 刺激材料 聚类系数 舒适状态 属性特征 特征提取 主观实验 舒适度 小世界 构建 分类 评估 | ||
【主权项】：
1.一种用于评估视差变化幅度对3D立体舒适度影响的特征提取方法，选取3D显示条件下不同视差变化幅值的过程作为刺激材料进行主观实验；采集脑电信号，通过随机网络与实际脑网络的构建，提取属性特征实际脑网络与随机网络平均路径长度比值L/Lr与平均聚类系数C/Cr，以及实际脑网络的小世界属性σ作为用以实现舒适状态分类的特征；包括以下步骤：/n1)制作3D实验素材，视差分别为-0.787°、-0.627°、-0.445°、-0.235°、0°、0.299°、0.647°、0.848°位置处的图片，通过图片切换分别形成视差变化幅值为0.16°、0.342°、0.552°、0.787°、1.086°、1.434°、1.635°的变化过程，将其作为主观实验的实验素材；/n2)视差变化幅值分别为0.16°、0.342°、0.552°、0.787°、1.086°、1.434°、1.635°共七个等级让被试做主观问卷评价，舒适程度共五个等级：1分、2分、3分、4分、5分；/n3)对被试者的主观实验结果进行分析，即对不同视差变化幅值下的舒适程度分析；/n4)选取0.787°处图片为初始图片，0.787°、-0.627°、0.848°、3.967°位置处的图片为变化位置图片，通过图片切换分别形成视差变化幅值为0.16°、1.635°、3.18°的变化过程作为脑电实验素材，用于测量被试者在三种视差变化幅值刺激下的三种舒适状态脑电波，并对EEG信号做预处理；/n5)脑网络构建，方法如下：/n第1步：选取30个导联作为脑网络的节点；/n第2步：对预处理后的EEG信号进行基于Burg算法的自回归模型功率谱估计，提取各个导联在不同视差变化幅值刺激下的不同舒适度状态的AR功率谱估计峰尖值，得到各个导联的离散序列X＝{x1，x2，…，xU}，其中U为某一状态下的实验试次数；/n第3步：分别计算不同视差变化幅值刺激下的不同舒适度状态的各导联之间AR功率谱估计峰尖值的互信息值从而得到相应的关联矩阵A；/n第4步：选取合适的阈值T将关联矩阵A转换成二值矩阵B；/n当关联矩阵A中两节点间的互信息A(x，y)值大于阈值T时，二值矩阵对应位置处的值B(x，y)设置为1，即对应的两个节点间有边连接；当关联矩阵A中两节点间的互信息值A(x，y)小于阈值T时，二值矩阵对应位置处的值B(x，y)设置为0，即对应的两个节点间没有边连接；将二值矩阵B的对角线元素设置为0；/n第5步：通过以上网络节点定义、边定义以及阈值选择，构建脑网络；/n6)通过ER随机网络，在每种舒适状态下均构建了100个节点数为30、网络中任意两个节点之间存在边连接的概率为P(0≤p≤1)的随机网络；/n7)提取脑网络特征：计算100个随机网络的平均路径长度Lr以及平均聚类系数Cr，将其分别与实际脑网络的平均路径长度L以及平均聚类系数C进行计算得到新的属性特征L/Lr与C/Cr；计算实际脑网络的小世界属性σ；，从而提取出实现舒适状态分类的分类特征：L/Lr、C/Cr以及σ。/n
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