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चेहरे के हाव-भाव
EMOTIV EPOC में 14 EEG सेंसर होते हैं, जिनमें से 8 को फ्रंटल और प्रीफ्रंटल लोब के चारों ओर रखा गया है, जो अपनी स्थिति के कारण चेहरे की मांसपेशियों और आंखों से संकेत उठाते हैं। अधिकांश EEG सिस्टम इन संकेतों को शोर मानते हैं और इन्हें फ़िल्टर किया जाता है या संकेतों की व्याख्या करते समय अनदेखा किया जाता है। EMOTIV डिटेक्शन सिस्टम भी मस्तिष्क के संकेतों को व्याख्या करने से पहले इन संकेतों को फ़िल्टर करता है, हालाँकि, हम इन संकेतों का उपयोग यह वर्गीकृत करने के लिए भी करते हैं कि कौन सी मांसपेशी समूह उन्हें बना रहे हैं, हम इसे स्मार्ट आर्टिफेक्ट्स कहते हैं।
हमने कई चेहरे के भावों का पता लगाने के लिए प्रभावी वर्गीकरणकर्ता विकसित किए हैं, जिनमें चश्मा, बाएँ झपकी, दाएँ झपकी, उठी हुई भौहें (आश्चर्य), मुड़ी हुई भौहें (नाराज़गी), मुस्कुराहट और दांतों को भींचना शामिल हैं।
हमारे चेहरे के भाव मांसपेशियों के शोर से पहचाने जाते हैं, आँखों की घुमाव को छोड़कर जो इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि आंख इलेक्ट्रिकली ध्रुवीकृत होती है और चलती डिपोल भी एक संदर्भित इलेक्ट्रिकल सिग्नल उत्पन्न करती है। पारंपरिक EEG सिस्टम के साथ मांसपेशी संकेतों के मस्तिष्क के पैटर्न पर प्रभाव को समाप्त करना एक चुनौती है और अधिकांश मेडिकल EEG के लिए रोगी को बहुत स्थिर बैठना आवश्यक होता है ताकि वे मस्तिष्क के संकेतों को उच्च पर्याप्त सत्यापन के साथ देख सकें ताकि कार्यात्मक समस्याओं का निदान किया जा सके (और फिर भी बहुत सारे डेटा झपकियाँ और अन्य अनैच्छिक गति जैसे निगलने के कारण हटा दिए जाते हैं।
हमने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया, जो यह है कि उपयोगकर्ता के चेहरे के भाव के बारे में मूल्यवान जानकारी होती है जिसे मांसपेशियों के संकेतों के पैटर्न से निकाला जा सकता है, और हमने विशिष्ट वर्गीकरणकर्ता सिस्टम विकसित किए हैं ताकि अलग-अलग मांसपेशी समूह सक्रियण पैटर्न को विशिष्ट भावों में आवंटित किया जा सके। फिर हम अपने मस्तिष्क के संकेतों पर कुछ फ़िल्टरिंग लागू करने में सक्षम होते हैं ताकि हमारे पास मांसपेशियों के शोर के माध्यम से असली मस्तिष्क का संकेत देखने का बेहतर मौका हो सके ताकि हम मांसपेशियों के संकेतों के प्रकारों की पहचान कर सकें।
हम फ़िल्टरिंग और विशिष्ट मस्तिष्क पैटर्न विशेषताओं का संयोजन उपयोग करते हैं जो मांसपेशियों की गति से कम प्रभावित होते हैं ताकि अंतर्निहित मस्तिष्क व्यवहार का पता लगाया जा सके।
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हमारे चेहरे के भाव मांसपेशियों के शोर से पहचाने जाते हैं, आँखों की घुमाव को छोड़कर जो इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि आंख इलेक्ट्रिकली ध्रुवीकृत होती है और चलती डिपोल भी एक संदर्भित इलेक्ट्रिकल सिग्नल उत्पन्न करती है। पारंपरिक EEG सिस्टम के साथ मांसपेशी संकेतों के मस्तिष्क के पैटर्न पर प्रभाव को समाप्त करना एक चुनौती है और अधिकांश मेडिकल EEG के लिए रोगी को बहुत स्थिर बैठना आवश्यक होता है ताकि वे मस्तिष्क के संकेतों को उच्च पर्याप्त सत्यापन के साथ देख सकें ताकि कार्यात्मक समस्याओं का निदान किया जा सके (और फिर भी बहुत सारे डेटा झपकियाँ और अन्य अनैच्छिक गति जैसे निगलने के कारण हटा दिए जाते हैं।
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हम फ़िल्टरिंग और विशिष्ट मस्तिष्क पैटर्न विशेषताओं का संयोजन उपयोग करते हैं जो मांसपेशियों की गति से कम प्रभावित होते हैं ताकि अंतर्निहित मस्तिष्क व्यवहार का पता लगाया जा सके।
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हमारे चेहरे के भाव मांसपेशियों के शोर से पहचाने जाते हैं, आँखों की घुमाव को छोड़कर जो इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि आंख इलेक्ट्रिकली ध्रुवीकृत होती है और चलती डिपोल भी एक संदर्भित इलेक्ट्रिकल सिग्नल उत्पन्न करती है। पारंपरिक EEG सिस्टम के साथ मांसपेशी संकेतों के मस्तिष्क के पैटर्न पर प्रभाव को समाप्त करना एक चुनौती है और अधिकांश मेडिकल EEG के लिए रोगी को बहुत स्थिर बैठना आवश्यक होता है ताकि वे मस्तिष्क के संकेतों को उच्च पर्याप्त सत्यापन के साथ देख सकें ताकि कार्यात्मक समस्याओं का निदान किया जा सके (और फिर भी बहुत सारे डेटा झपकियाँ और अन्य अनैच्छिक गति जैसे निगलने के कारण हटा दिए जाते हैं।
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