মুখমণ্ডল প্রকাশ

EMOTIV EPOC possui 14 sensores EEG, dos quais 8 estão posicionados ao redor dos lobos frontal e pré-frontal, que, devido à sua localização, capturam sinais dos músculos faciais e dos olhos. A maioria dos sistemas de EEG trata esses sinais como ruído e eles são filtrados ou ignorados ao interpretar os sinais. O sistema de detecção EMOTIV também filtra esses sinais antes de interpretar os sinais cerebrais; no entanto, também usamos esses sinais para classificar quais grupos musculares estão causando-os, chamamos isso de Artefatos Inteligentes.

Desenvolvemos classificadores eficientes para detectar muitas expressões faciais, incluindo piscar, winks para a esquerda, winks para a direita, sobrancelhas levantadas (surpresa), sobrancelhas franzidas (descontentamento), sorriso e dentes cerrados.

Nossas expressões faciais são detectadas a partir do ruído muscular, exceto pelas rotações dos olhos, que decorrem do fato de que o olho é eletricamente polarizado e o dipolo em movimento também cria um sinal elétrico detectável. É um desafio para os sistemas de EEG convencionais eliminar os efeitos do sinal muscular a partir dos padrões cerebrais e a maioria dos EEG médicos exige que o paciente permaneça muito parado para que possam ver os sinais cerebrais com uma integridade alta o suficiente para diagnosticar problemas funcionais (e mesmo assim, muito dos dados são descartados devido a piscadas e outros movimentos involuntários, como engolir).

Adotamos uma abordagem diferente, que é que existem informações valiosas sobre a expressão facial do usuário que podem ser derivadas do padrão dos sinais musculares, e desenvolvemos sistemas de classificação específicos para alocar padrões de ativação de grupos musculares diferentes a expressões específicas. Assim, somos capazes de aplicar algum filtro aos nossos sinais cerebrais para que tenhamos uma melhor chance de ver o verdadeiro sinal cerebral através do ruído muscular para identificar os tipos de sinais musculares.

Utilizamos uma combinação de filtragem e características de padrões cerebrais específicos que são menos afetadas pelos movimentos musculares para derivar o comportamento cerebral subjacente.

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Adotamos uma abordagem diferente, que é que existem informações valiosas sobre a expressão facial do usuário que podem ser derivadas do padrão dos sinais musculares, e desenvolvemos sistemas de classificação específicos para alocar padrões de ativação de grupos musculares diferentes a expressões específicas. Assim, somos capazes de aplicar algum filtro aos nossos sinais cerebrais para que tenhamos uma melhor chance de ver o verdadeiro sinal cerebral através do ruído muscular para identificar os tipos de sinais musculares.

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