אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אתגר את הזיכרון שלך! שחק במשחק ה-N-Back החדש באפליקציית Emotiv
אומדן דרגת סגירת עיניים באמצעות חיישני EEG ויישומו בזיהוי עייפות נהגים
שתף:
גאנג לי וון-יאנג צ'ונג, המחלקה להנדסת אלקטרוניקה, אוניברסיטת פקיונג הלאומית, קוריאה. 2014
תקציר
נכון לעכשיו, גלאים לעייפות נהג המשתמשים בטכנולוגיה מבוססת וידאו נמצאים במחקר נרחב. מידת סגירת עפעפיים (ECD) היא המדד הראשי של השיטות מבוססות הווידאו, אך חסרונות כמו מגבלות תאורה ומכשולים מעשיים כמו הסחת דעת של הנהגים מגבילים את הצלחתה. מחקר זה מציג דרך לחשב את ה-ECD באמצעות חיישני EEG במקום שיטות מבוססות וידאו. ההנחה היא ש-ECD מציג קשר ליניארי עם שינויים ב-EEG האוקסיפיטלי. במחקר זה נכללים 30 נבדקים: עשרה מהם השתתפו בניסוי הוכחת עקרון פשוט כדי לאמת את הקשר הליניארי בין ECD ו-EEG, ולאחר מכן עשרים השתתפו בניסוי נהיגה בכביש שגרתי במתקן סימולטור נהיגה כדי לבדוק את חוסן הקשר הליניארי ביישומים בחיים האמיתיים. בהתייחס לשיטה המבוססת וידאו, אחוז העוצמה של אלפא מערוץ O2 נמצא כתכונת קלט הטובה ביותר לאמידת רגרסיה ליניארית של ה-ECD. כמות הקשר מרובע הטובה ביותר (SCC, מסומן כ-r2) ושגיאה ממוצעת ריבועית (MSE) מאומתים על ידי מודל רגרסיה תומכת ליניארית ושיטת השארת אדם אחד בחוץ הם r2 = 0.930 ו-MSE = 0.013. המודל הליניארי המוצע של EEG-ECD יכול להשיג דיוק של 87.5% ו-70.0% עבור נבדקים זכרים ונקבות, בהתאמה, ליישום עייפות נהג, אחוז סגירת עפעפיים על pupils לאורך הזמן (PERCLOS). שיטת הערכת ECD החדשה לא רק מתמודדת עם החסרונות של השיטות מבוססות הווידאו, אלא גם הופכת את הערכת ה-ECD ליותר יעילה חישובית וקלה יותר ליישום בחיישני EEG בזמן אמת.לחץ כאן לקרוא את הדוח המלא
גאנג לי וון-יאנג צ'ונג, המחלקה להנדסת אלקטרוניקה, אוניברסיטת פקיונג הלאומית, קוריאה. 2014
תקציר
נכון לעכשיו, גלאים לעייפות נהג המשתמשים בטכנולוגיה מבוססת וידאו נמצאים במחקר נרחב. מידת סגירת עפעפיים (ECD) היא המדד הראשי של השיטות מבוססות הווידאו, אך חסרונות כמו מגבלות תאורה ומכשולים מעשיים כמו הסחת דעת של הנהגים מגבילים את הצלחתה. מחקר זה מציג דרך לחשב את ה-ECD באמצעות חיישני EEG במקום שיטות מבוססות וידאו. ההנחה היא ש-ECD מציג קשר ליניארי עם שינויים ב-EEG האוקסיפיטלי. במחקר זה נכללים 30 נבדקים: עשרה מהם השתתפו בניסוי הוכחת עקרון פשוט כדי לאמת את הקשר הליניארי בין ECD ו-EEG, ולאחר מכן עשרים השתתפו בניסוי נהיגה בכביש שגרתי במתקן סימולטור נהיגה כדי לבדוק את חוסן הקשר הליניארי ביישומים בחיים האמיתיים. בהתייחס לשיטה המבוססת וידאו, אחוז העוצמה של אלפא מערוץ O2 נמצא כתכונת קלט הטובה ביותר לאמידת רגרסיה ליניארית של ה-ECD. כמות הקשר מרובע הטובה ביותר (SCC, מסומן כ-r2) ושגיאה ממוצעת ריבועית (MSE) מאומתים על ידי מודל רגרסיה תומכת ליניארית ושיטת השארת אדם אחד בחוץ הם r2 = 0.930 ו-MSE = 0.013. המודל הליניארי המוצע של EEG-ECD יכול להשיג דיוק של 87.5% ו-70.0% עבור נבדקים זכרים ונקבות, בהתאמה, ליישום עייפות נהג, אחוז סגירת עפעפיים על pupils לאורך הזמן (PERCLOS). שיטת הערכת ECD החדשה לא רק מתמודדת עם החסרונות של השיטות מבוססות הווידאו, אלא גם הופכת את הערכת ה-ECD ליותר יעילה חישובית וקלה יותר ליישום בחיישני EEG בזמן אמת.לחץ כאן לקרוא את הדוח המלא
גאנג לי וון-יאנג צ'ונג, המחלקה להנדסת אלקטרוניקה, אוניברסיטת פקיונג הלאומית, קוריאה. 2014
תקציר
נכון לעכשיו, גלאים לעייפות נהג המשתמשים בטכנולוגיה מבוססת וידאו נמצאים במחקר נרחב. מידת סגירת עפעפיים (ECD) היא המדד הראשי של השיטות מבוססות הווידאו, אך חסרונות כמו מגבלות תאורה ומכשולים מעשיים כמו הסחת דעת של הנהגים מגבילים את הצלחתה. מחקר זה מציג דרך לחשב את ה-ECD באמצעות חיישני EEG במקום שיטות מבוססות וידאו. ההנחה היא ש-ECD מציג קשר ליניארי עם שינויים ב-EEG האוקסיפיטלי. במחקר זה נכללים 30 נבדקים: עשרה מהם השתתפו בניסוי הוכחת עקרון פשוט כדי לאמת את הקשר הליניארי בין ECD ו-EEG, ולאחר מכן עשרים השתתפו בניסוי נהיגה בכביש שגרתי במתקן סימולטור נהיגה כדי לבדוק את חוסן הקשר הליניארי ביישומים בחיים האמיתיים. בהתייחס לשיטה המבוססת וידאו, אחוז העוצמה של אלפא מערוץ O2 נמצא כתכונת קלט הטובה ביותר לאמידת רגרסיה ליניארית של ה-ECD. כמות הקשר מרובע הטובה ביותר (SCC, מסומן כ-r2) ושגיאה ממוצעת ריבועית (MSE) מאומתים על ידי מודל רגרסיה תומכת ליניארית ושיטת השארת אדם אחד בחוץ הם r2 = 0.930 ו-MSE = 0.013. המודל הליניארי המוצע של EEG-ECD יכול להשיג דיוק של 87.5% ו-70.0% עבור נבדקים זכרים ונקבות, בהתאמה, ליישום עייפות נהג, אחוז סגירת עפעפיים על pupils לאורך הזמן (PERCLOS). שיטת הערכת ECD החדשה לא רק מתמודדת עם החסרונות של השיטות מבוססות הווידאו, אלא גם הופכת את הערכת ה-ECD ליותר יעילה חישובית וקלה יותר ליישום בחיישני EEG בזמן אמת.לחץ כאן לקרוא את הדוח המלא