Eeg sinyallerini kullanarak 2B ve 3B hibrit bir videonun ayrıntılı kanal/lob analizi

İnsan gözünün yapısına göre 2 Boyutlu (2B) ve 3B parçalardan oluşan video analizinde ani geçiş ve sabit durumların değerlendirilmesi önemlidir. Bu çalışmada, insan beyin sinyallerinin güç spektrum yoğunluğu (GSY), 2B ve 3B hibrit video izleme sonucunda analiz için dikkate alınmıştır. İnsanların yorulunca derinlik algısının kaybettiğini daha önceki çalışmalarımızda iddia etmiştik. Bu çalışmada, rastgele 2B ve 3B parçalardan oluşan, tek akışlı bir anaglif video sağlanmıştır. 2B ve 3B hibrit video çalışmasında, beyin sinyal analizinde kısa zamanlı Fourier dönüşümüne (KZFD) dayalı GSY ve spektrogram adı verilen görsel temsil kullanılmıştır. Tüm EEG frekans bantları test edildikten sonra, spektrogram çizelgesindeki 2B ve 3B parçaların karşılaştırılmasında GSY farkı dikkate alınarak, delta bandı baskın bant olarak seçilmiştir. Bu banttan çıkarılan öznitelikler iki popüler sınıflandırıcı tarafından sınıflandırılmıştır. Bunlar destek vektör makinesi (DVM) ve doğrusal ayırma analizi (DAA) algoritmalarıdır. Sonuç olarak, frontal ve temporal loblar, 2B ve 3B geçişlerin sınıflandırılmasında diğer loblara göre daha iyi sonuçlar göstermektedir. Öznitelik çıkarma yöntemi olarak kullanılan istatistiksel fonksiyonlar ve Hjorth parametreleri sonucunda DVM ve DAA algoritmaları için sınıflandırma başarısı sırasıyla %68 ve %79 olarak hesaplanmıştır.