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सर पर से कैप्चर किए गए EEG संकेत मांसपेशियों की गति से जुड़े संकेतों से प्रदूषित होते हैं। दूसरे शब्दों में, हम (और हर अन्य EEG प्रणाली) मस्तिष्क के संकेतों को मापते हैं जो कभी-कभी मांसपेशियों की सक्रियता की संभावनाओं (EMG) के साथ ओवरले होते हैं और यह भी EOG - इलेक्ट्रो-ऑकुलोग्राफिक संकेत, जो आंख के गोले की गति से उत्पन्न होते हैं (एक मजबूत रूप से पॉलैराइज्ड अंग जिसमें एक तरफ कई इलेक्ट्रिकल कनेक्शंस हैं और दूसरी तरफ लगभग कोई नसें नहीं होती हैं)।

लगभग हर अन्य EEG प्रणाली या तो EMG और EOG घटनाओं के दौरान एकत्र किए गए किसी भी डेटा को पूरी तरह से त्याग देती है, या कम से कम प्रयास करती है कि उन्हें छानकर वास्तविक मस्तिष्क के संकेतों को फिर से प्राप्त किया जा सके। हमने इसे और आगे बढ़ाने का फैसला किया। हम मांसपेशियों के संकेतों को खुशी से स्वीकार करते हैं और हम चेहरे के चारों ओर सेंसर के वितरण का उपयोग करके मांसपेशी स्रोतों का त्रिकोणन करते हैं और विशिष्ट चेहरे के भावों की पहचान के लिए वर्गीकरण प्रणाली बनाते हैं, जैसे कि मुस्कान और झपकी आदि। यह चेहरे के भावों की पहचान करने वाला सूट है। हम इस तथ्य को छिपाते नहीं हैं कि चेहरे के भावों की पहचान मांसपेशियों के संकेतों पर आधारित है, वास्तव में हम यह बताने में प्रसन्न हैं कि हम ऐसे डेटा का बहुत अच्छा उपयोग कर रहे हैं जिसे अधिकांश लोग कचरे के ढेर पर फेंक देते हैं।

मानसिक कमांड और प्रदर्शन मेट्रिक्स पूरी तरह से विभिन्न होते हैं। प्रदर्शन मेट्रिक्स आपके भावात्मक स्थिति का एक मापन है। यह मांसपेशियों या चेहरे के भाव डेटा को इनपुट के रूप में स्वीकार नहीं करता - हम केवल मस्तिष्क के संकेतों का सख्ती से उपयोग करते हैं, अन्यथा इसका क्या मतलब है? क्योंकि हमारे पास चेहरे के भावों पर नियंत्रण है, हम उस प्रकार के फ़िल्टरिंग को वर्णित कर सकते हैं जिसकी हमें EMG और EOG को डेटा से हटाने की आवश्यकता होती है और हमारी पहचान जारी रहती है भले ही सामान्य गतिविधियों के दौरान बहुत सारे हों। कभी-कभी यदि डेटा बहुत दूषित हो जाता है तो वे बस बंद हो जाते हैं, खासकर निराशा और संलग्नता के मामले में।

मानसिक कमांड उस पर काम करता है जो आप प्रशिक्षण के लिए उपयोग करते हैं। वर्गीकरण में चेहरे की मांसपेशियों की सक्रियता का थोड़ा भाग शामिल करना काफी संभव है, लेकिन ईमानदारी से यह उचित, शुद्ध मस्तिष्क के संकेतों के रूप में विश्वसनीय और दोहराने योग्य नहीं है। हम अपने उपयोगकर्ताओं को आराम करने और मानसिक कमांड को प्रशिक्षित करते समय उचित रूप से स्थिर न रहने का सुझाव देते हैं, और अधिकांश लोग थोड़े समय के लिए प्रणाली के साथ खेलने के बाद ऐसा करना सीखते हैं। जब पूरी तरह से शांत प्रशिक्षण डेटा (यानी, जहां कोई मांसपेशियों की भागीदारी नहीं होती, केवल मस्तिष्क की गतिविधि) होता है, तो फिर सामान्य गतिविधियों में चेहरे की गति करते समय मानसिक कमांड का उपयोग करना संभव होता है, क्योंकि केवल प्रासंगिक मस्तिष्क के संकेत वर्गीकरण में बने रहते हैं। हमने प्रशिक्षण प्रणाली में मांसपेशियों के संकेतों का एक छोटा हिस्सा अनुमति दी ताकि नौसिखिए पहले प्रयास में प्रणाली को काम करने का बेहतर मौका पा सकें, लेकिन लगभग सभी जल्द ही इसे छोड़ना सीख लेते हैं। मानसिक कमांड पूरी तरह से बंद विषयों (जिनमें बिल्कुल कोई मांसपेशी गतिविधि नहीं होती है) के लिए पूरी तरह से ठीक काम करते हैं - जो यह साबित करता है कि मस्तिष्क के संकेतों का शामिल होना आवश्यक है।

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लगभग हर अन्य EEG प्रणाली या तो EMG और EOG घटनाओं के दौरान एकत्र किए गए किसी भी डेटा को पूरी तरह से त्याग देती है, या कम से कम प्रयास करती है कि उन्हें छानकर वास्तविक मस्तिष्क के संकेतों को फिर से प्राप्त किया जा सके। हमने इसे और आगे बढ़ाने का फैसला किया। हम मांसपेशियों के संकेतों को खुशी से स्वीकार करते हैं और हम चेहरे के चारों ओर सेंसर के वितरण का उपयोग करके मांसपेशी स्रोतों का त्रिकोणन करते हैं और विशिष्ट चेहरे के भावों की पहचान के लिए वर्गीकरण प्रणाली बनाते हैं, जैसे कि मुस्कान और झपकी आदि। यह चेहरे के भावों की पहचान करने वाला सूट है। हम इस तथ्य को छिपाते नहीं हैं कि चेहरे के भावों की पहचान मांसपेशियों के संकेतों पर आधारित है, वास्तव में हम यह बताने में प्रसन्न हैं कि हम ऐसे डेटा का बहुत अच्छा उपयोग कर रहे हैं जिसे अधिकांश लोग कचरे के ढेर पर फेंक देते हैं।

मानसिक कमांड और प्रदर्शन मेट्रिक्स पूरी तरह से विभिन्न होते हैं। प्रदर्शन मेट्रिक्स आपके भावात्मक स्थिति का एक मापन है। यह मांसपेशियों या चेहरे के भाव डेटा को इनपुट के रूप में स्वीकार नहीं करता - हम केवल मस्तिष्क के संकेतों का सख्ती से उपयोग करते हैं, अन्यथा इसका क्या मतलब है? क्योंकि हमारे पास चेहरे के भावों पर नियंत्रण है, हम उस प्रकार के फ़िल्टरिंग को वर्णित कर सकते हैं जिसकी हमें EMG और EOG को डेटा से हटाने की आवश्यकता होती है और हमारी पहचान जारी रहती है भले ही सामान्य गतिविधियों के दौरान बहुत सारे हों। कभी-कभी यदि डेटा बहुत दूषित हो जाता है तो वे बस बंद हो जाते हैं, खासकर निराशा और संलग्नता के मामले में।

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लगभग हर अन्य EEG प्रणाली या तो EMG और EOG घटनाओं के दौरान एकत्र किए गए किसी भी डेटा को पूरी तरह से त्याग देती है, या कम से कम प्रयास करती है कि उन्हें छानकर वास्तविक मस्तिष्क के संकेतों को फिर से प्राप्त किया जा सके। हमने इसे और आगे बढ़ाने का फैसला किया। हम मांसपेशियों के संकेतों को खुशी से स्वीकार करते हैं और हम चेहरे के चारों ओर सेंसर के वितरण का उपयोग करके मांसपेशी स्रोतों का त्रिकोणन करते हैं और विशिष्ट चेहरे के भावों की पहचान के लिए वर्गीकरण प्रणाली बनाते हैं, जैसे कि मुस्कान और झपकी आदि। यह चेहरे के भावों की पहचान करने वाला सूट है। हम इस तथ्य को छिपाते नहीं हैं कि चेहरे के भावों की पहचान मांसपेशियों के संकेतों पर आधारित है, वास्तव में हम यह बताने में प्रसन्न हैं कि हम ऐसे डेटा का बहुत अच्छा उपयोग कर रहे हैं जिसे अधिकांश लोग कचरे के ढेर पर फेंक देते हैं।

मानसिक कमांड और प्रदर्शन मेट्रिक्स पूरी तरह से विभिन्न होते हैं। प्रदर्शन मेट्रिक्स आपके भावात्मक स्थिति का एक मापन है। यह मांसपेशियों या चेहरे के भाव डेटा को इनपुट के रूप में स्वीकार नहीं करता - हम केवल मस्तिष्क के संकेतों का सख्ती से उपयोग करते हैं, अन्यथा इसका क्या मतलब है? क्योंकि हमारे पास चेहरे के भावों पर नियंत्रण है, हम उस प्रकार के फ़िल्टरिंग को वर्णित कर सकते हैं जिसकी हमें EMG और EOG को डेटा से हटाने की आवश्यकता होती है और हमारी पहचान जारी रहती है भले ही सामान्य गतिविधियों के दौरान बहुत सारे हों। कभी-कभी यदि डेटा बहुत दूषित हो जाता है तो वे बस बंद हो जाते हैं, खासकर निराशा और संलग्नता के मामले में।

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