Towards Cybersickness Severity Classification from VR Gameplay Videos Using Transfer Learning and Temporal Modeling

📄 arXiv: 2510.10422v1 📥 PDF

作者: Jyotirmay Nag Setu, Kevin Desai, John Quarles

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

提出基于迁移学习和时序建模的VR游戏视频晕动症严重程度分类方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 虚拟现实 晕动症 迁移学习 时序建模 LSTM 视频分析 InceptionV3

📋 核心要点

  1. 现有VR晕动症预测方法主要依赖VR传感器数据，缺乏对游戏视频视觉信息的有效利用。
  2. 本研究提出利用迁移学习提取视频特征，并结合LSTM网络进行时序建模，预测晕动症严重程度。
  3. 实验结果表明，该方法在晕动症严重程度分类上优于现有视频数据模型，准确率达到68.4%。

📝 摘要（中文）

随着虚拟现实（VR）技术的快速发展，其在医疗、教育和娱乐等领域的应用显著增长。然而，持续存在的晕动症问题，其症状类似于晕车，仍然阻碍了VR的广泛接受。虽然最近的研究已经探索了利用来自集成VR传感器（如眼动和头部跟踪）数据的多模态深度学习方法，但对于使用基于视频的特征来预测晕动症的研究仍然有限。本研究通过使用迁移学习，利用在ImageNet数据集上预训练的InceptionV3模型从VR游戏视频中提取高级视觉特征，从而弥补了这一差距。然后，将这些特征传递给长短期记忆（LSTM）网络，以捕获VR体验的时序动态并预测晕动症随时间的严重程度。我们的方法有效地利用了视频数据的时间序列性质，实现了68.4%的晕动症严重程度分类准确率。这超过了仅在视频数据上训练的现有模型的性能，为VR开发人员提供了一个评估和减轻虚拟环境中晕动症的实用工具。此外，这项工作为未来基于视频的时序建模研究奠定了基础，以增强VR应用中的用户舒适度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决VR体验中晕动症严重程度的自动分类问题。现有方法主要依赖于VR头显内置的传感器数据（如眼动追踪、头部运动等），而忽略了游戏视频本身所蕴含的视觉信息。直接从视频数据中学习晕动症的特征具有挑战性，因为视频数据维度高，且晕动症的发生与时间序列相关。

核心思路：论文的核心思路是利用迁移学习提取视频帧的高级视觉特征，并使用循环神经网络（LSTM）对这些特征进行时序建模。通过迁移学习，可以利用预训练模型在大型图像数据集上学习到的通用视觉特征，从而减少对大量标注VR视频数据的依赖。LSTM网络则能够捕获VR体验过程中晕动症症状随时间变化的动态信息。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：特征提取和时序建模。首先，使用在ImageNet数据集上预训练的InceptionV3模型提取VR游戏视频每一帧的视觉特征。然后，将提取的特征序列输入到LSTM网络中，LSTM网络学习这些特征序列与晕动症严重程度之间的关系，并输出晕动症严重程度的预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将迁移学习和时序建模相结合，用于从VR游戏视频中预测晕动症严重程度。与直接从头训练模型相比，迁移学习能够更有效地利用有限的VR视频数据。同时，LSTM网络能够捕获晕动症症状随时间变化的动态信息，从而提高预测准确率。

关键设计：InceptionV3模型作为特征提取器，其输出的特征向量维度未知，需要根据实际情况进行调整。LSTM网络的层数和隐藏层单元数是重要的超参数，需要通过实验进行优化。损失函数采用交叉熵损失函数，用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。训练过程中使用Adam优化器进行参数更新。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在晕动症严重程度分类任务上取得了68.4%的准确率，显著优于仅使用视频数据训练的基线模型。这表明迁移学习和时序建模能够有效地从VR游戏视频中提取与晕动症相关的特征，并提高预测准确率。该结果验证了该方法在VR晕动症预测方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于VR游戏和应用的开发阶段，帮助开发者评估和优化VR体验，降低用户产生晕动症的风险。通过分析游戏视频，可以自动识别容易引发晕动症的场景和操作，从而指导开发者进行针对性的优化。此外，该技术还可以用于个性化VR体验设计，根据用户的晕动症敏感度调整游戏难度和视觉效果。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of virtual reality (VR) technology, its adoption across domains such as healthcare, education, and entertainment has grown significantly. However, the persistent issue of cybersickness, marked by symptoms resembling motion sickness, continues to hinder widespread acceptance of VR. While recent research has explored multimodal deep learning approaches leveraging data from integrated VR sensors like eye and head tracking, there remains limited investigation into the use of video-based features for predicting cybersickness. In this study, we address this gap by utilizing transfer learning to extract high-level visual features from VR gameplay videos using the InceptionV3 model pretrained on the ImageNet dataset. These features are then passed to a Long Short-Term Memory (LSTM) network to capture the temporal dynamics of the VR experience and predict cybersickness severity over time. Our approach effectively leverages the time-series nature of video data, achieving a 68.4% classification accuracy for cybersickness severity. This surpasses the performance of existing models trained solely on video data, providing a practical tool for VR developers to evaluate and mitigate cybersickness in virtual environments. Furthermore, this work lays the foundation for future research on video-based temporal modeling for enhancing user comfort in VR applications.