論文の概要: LiteVR: Interpretable and Lightweight Cybersickness Detection using Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03037v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 21:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:29:46.075812
• Title: LiteVR: Interpretable and Lightweight Cybersickness Detection using Explainable AI
• Title（参考訳）: LiteVR: 説明可能なAIによる解釈と軽量サイバーシック検出
• Authors: Ripan Kumar Kundu, Rifatul Islam, John Quarles, Khaza Anuarul Hoque
• Abstract要約: サイバーシックネス(Cybersickness)は、仮想現実(VR)ユーザーエクスペリエンスに関連する一般的な障害である。 我々はサイバーシック検出のための説明可能な人工知能(XAI)ベースのフレームワーク LiteVR を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cybersickness is a common ailment associated with virtual reality (VR) user experiences. Several automated methods exist based on machine learning (ML) and deep learning (DL) to detect cybersickness. However, most of these cybersickness detection methods are perceived as computationally intensive and black-box methods. Thus, those techniques are neither trustworthy nor practical for deploying on standalone energy-constrained VR head-mounted devices (HMDs). In this work, we present an explainable artificial intelligence (XAI)-based framework, LiteVR, for cybersickness detection, explaining the model's outcome and reducing the feature dimensions and overall computational costs. First, we develop three cybersickness DL models based on long-term short-term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and multilayer perceptron (MLP). Then, we employed a post-hoc explanation, such as SHapley Additive Explanations (SHAP), to explain the results and extract the most dominant features of cybersickness. Finally, we retrain the DL models with the reduced number of features. Our results show that eye-tracking features are the most dominant for cybersickness detection. Furthermore, based on the XAI-based feature ranking and dimensionality reduction, we significantly reduce the model's size by up to 4.3x, training time by up to 5.6x, and its inference time by up to 3.8x, with higher cybersickness detection accuracy and low regression error (i.e., on Fast Motion Scale (FMS)). Our proposed lite LSTM model obtained an accuracy of 94% in classifying cybersickness and regressing (i.e., FMS 1-10) with a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.30, which outperforms the state-of-the-art. Our proposed LiteVR framework can help researchers and practitioners analyze, detect, and deploy their DL-based cybersickness detection models in standalone VR HMDs.
• Abstract（参考訳）: サイバーシックネス(Cybersickness)は、仮想現実(VR)ユーザーエクスペリエンスに関連する一般的な障害である。 サイバーシックを検出する機械学習(ML)とディープラーニング(DL)に基づいて、いくつかの自動化手法が存在する。 しかし,これらのサイバーシック検出手法のほとんどは,計算集約的かつブラックボックス的手法として認識されている。 したがって、これらの技術は、スタンドアロンのエネルギー制約付きVRヘッドマウントデバイス(HMD)にデプロイする上で、信頼性も実用的でもない。 本稿では、サイバーシック検出のための説明可能な人工知能(XAI)ベースのフレームワークLiteVRを紹介し、モデルの結果を説明し、特徴量と全体的な計算コストを削減する。 まず、長期短期記憶(LSTM)、ゲートリカレントユニット(GRU)、多層パーセプトロン(MLP)に基づく3つのサイバーシック性DLモデルを開発する。 次に、SHAP(SHapley Additive Explanations)のようなポストホックな説明を用いて結果を説明し、サイバーシックの最も支配的な特徴を抽出した。 最後に,特徴量を減らすことでDLモデルを再学習する。 以上の結果から,視線追跡機能はサイバーシック検出において最有力であることが示唆された。 さらに,xaiに基づく特徴のランク付けと次元の縮小により,モデルのサイズを最大4.3倍,トレーニング時間を最大5.6倍,推論時間を最大3.8倍削減し,サイバーシックネス検出精度と回帰誤差(即ち高速モーションスケール(fms))を低減した。 提案モデルでは,サイバーシック度と回帰率(FMS 1-10)を0.30のルート平均角誤差(RMSE)で94%の精度で評価した。 提案するLiteVRフレームワークは,DLベースのサイバーシック検出モデルをスタンドアロンのVR HMDで分析,検出,展開する上で有効である。

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