Evaluación empírica del headset BCI Emotiv EPOC para la detección de acciones mentales
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Grant S. Taylor, Christina Schmidt. Universidad de Florida Central, Instituto de Simulación y Capacitación
Resumen
Este estudio evaluó la precisión de detección de una de las primeras interfaces cerebro-computadora destinadas al uso personal por usuarios normales y sanos: el Emotiv EPOC. Este sistema permite al usuario interactuar directamente con el software a través de pensamientos solamente. El sistema fue evaluado en su capacidad para detectar y clasificar con precisión seis conjuntos de acciones mentales emparejadas a través de tres fases de evaluación. Los resultados encontraron que el sistema se desempeñó significativamente mejor que el azar para todas las acciones mentales, y mejora con el tiempo con datos de entrenamiento adicionales. El sistema detectó todas las acciones con una precisión equivalente. Una investigación adicional de las diferencias individuales reveló que el género, la edad, la lateralidad, el control atencional, la vivacidad de la imaginación visual y la habilidad de rotación mental de un usuario no tuvieron relevancia en la precisión de detección del sistema. Estos resultados indican que el sistema Emotiv EPOC cumple su función como una interfaz cerebro-computadora con un nivel aceptable de precisión, lo que brinda muchas nuevas posibilidades para la interacción humano-computadora.Haga clic aquí para leer el informe completo.
Grant S. Taylor, Christina Schmidt. Universidad de Florida Central, Instituto de Simulación y Capacitación
Resumen
Este estudio evaluó la precisión de detección de una de las primeras interfaces cerebro-computadora destinadas al uso personal por usuarios normales y sanos: el Emotiv EPOC. Este sistema permite al usuario interactuar directamente con el software a través de pensamientos solamente. El sistema fue evaluado en su capacidad para detectar y clasificar con precisión seis conjuntos de acciones mentales emparejadas a través de tres fases de evaluación. Los resultados encontraron que el sistema se desempeñó significativamente mejor que el azar para todas las acciones mentales, y mejora con el tiempo con datos de entrenamiento adicionales. El sistema detectó todas las acciones con una precisión equivalente. Una investigación adicional de las diferencias individuales reveló que el género, la edad, la lateralidad, el control atencional, la vivacidad de la imaginación visual y la habilidad de rotación mental de un usuario no tuvieron relevancia en la precisión de detección del sistema. Estos resultados indican que el sistema Emotiv EPOC cumple su función como una interfaz cerebro-computadora con un nivel aceptable de precisión, lo que brinda muchas nuevas posibilidades para la interacción humano-computadora.Haga clic aquí para leer el informe completo.
Grant S. Taylor, Christina Schmidt. Universidad de Florida Central, Instituto de Simulación y Capacitación
Resumen
Este estudio evaluó la precisión de detección de una de las primeras interfaces cerebro-computadora destinadas al uso personal por usuarios normales y sanos: el Emotiv EPOC. Este sistema permite al usuario interactuar directamente con el software a través de pensamientos solamente. El sistema fue evaluado en su capacidad para detectar y clasificar con precisión seis conjuntos de acciones mentales emparejadas a través de tres fases de evaluación. Los resultados encontraron que el sistema se desempeñó significativamente mejor que el azar para todas las acciones mentales, y mejora con el tiempo con datos de entrenamiento adicionales. El sistema detectó todas las acciones con una precisión equivalente. Una investigación adicional de las diferencias individuales reveló que el género, la edad, la lateralidad, el control atencional, la vivacidad de la imaginación visual y la habilidad de rotación mental de un usuario no tuvieron relevancia en la precisión de detección del sistema. Estos resultados indican que el sistema Emotiv EPOC cumple su función como una interfaz cerebro-computadora con un nivel aceptable de precisión, lo que brinda muchas nuevas posibilidades para la interacción humano-computadora.Haga clic aquí para leer el informe completo.