Détection de neuromarqueurs par une Interface Cerveau-Ordinateur passive pour l'amélioration de l'expérience utilisateur en Réalité Virtuelle

Detecting neuromarkers through a passive Brain-Computer Interface for improving user experience in Virtual Reality

• Auteur / Autrice : Gaël Van der lee
• Direction : François Cabestaing
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : MADIS Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : CRIStAL-INRIA

Mots clés

Mots clés libres

Interfaces cerveau-ordinateur

Cybersickness

Eeg

Réalité Virtuelle

Brain-Computer Interfaces

Cybersickness

Eeg

Virtual Reality

Résumé

Le but de cette thèse est d'étudier et de concevoir des systèmes de RV analysant l'activité électrophysiologique du cerveau d'un utilisateur, par le biais d'une ICO, pour améliorer l'immersion dans les environnements virtuels. L'objectif sera d'intégrer au système de RV de nouveaux moyens d'évaluer l‘état mental de l'utilisateur par la classification en temps-réel des données EEG. L'objectif final sera d'améliorer l'immersion des utilisateurs en réduisant ou en prévenant la cybersickness et en augmentant les niveaux d'incarnation grâce à l'adaptation en temps-réel du contenu virtuel aux états mentaux.

The objective of this thesis is to study and design VR systems that analyze the electrophysiological activity of a user's brain, through a passive BCI, in order to improve immersion in virtual environments. The objective will be to integrate into the VR system new ways to assess the user's mental state through real-time classification of EEG data. The ultimate goal will be to improve user immersion by reducing or preventing cybersickness and increasing levels of embodiment through real-time adaptation of virtual content to mental states.