EMOTIV EPOCは14のEEGセンサーを備えており、そのうち8つは前頭葉と前頭前野の周囲に配置されています。それらの位置により、顔の筋肉や目からの信号を拾います。ほとんどのEEGシステムはこれらの信号をノイズと見なし、信号を解釈する際にフィルタリングまたは無視されます。EMOTIV検出システムも脳信号を解釈する前にこれらの信号をフィルタリングしますが、私たちはまた、これらの信号を用いてどの筋群がそれらを引き起こしているのかを分類しています。これをスマートアーティファクトと呼びます。

私たちは、まばたき、左目のウインク、右目のウインク、驚きによる眉を上げる、しかめっ面、笑顔、そして歯を食いしばるといった多くの表情を検出するための効率的な分類器を開発しました。

私たちの顔の表情は筋肉のノイズから検出されますが、目の回転は、目が電気的に極性を持ち、動いている双極子が検出可能な電気信号を生じるために生じます。従来のEEGシステムでは、脳パターンから筋肉信号の影響を取り除くことが挑戦であり、ほとんどの医療用EEGは、患者が非常に静止した状態で座る必要があります。そうしないと、機能的問題を診断するために十分な信号の整合性を持って脳信号を見られないからです（それでもまばたきや飲み込みといった他の不随意運動により多くのデータが破棄されます）。

私たちは異なるアプローチを取りました。つまり、筋信号パターンから導き出されるユーザーの顔の表情に関する貴重な情報があるということです。特定の表情に異なる筋群の活性化パターンを割り当てるための特定の分類システムを開発しました。これにより、私たちは筋肉ノイズを通して本当の脳信号を見やすくするために、脳信号にいくつかのフィルタリングを適用することができます。

私たちは、筋肉の動きに影響されにくい特定の脳パターンの特徴とフィルタリングの組み合わせを使用して、基礎となる脳の行動を導き出します。