시각 이미지 생성을 기반으로 한 두뇌-컴퓨터 인터페이스

파벨 보브로프, 알렉산더 프롤로프, 찰스 칸토르, 이리나 페둘로바, 미하일 바흐느얀, 알렉산더 자바로노프

초록

이 논문은 세 가지 정신 작업을 수행할 때의 EEG 패턴 인식 과제를 검토합니다: 이완 및 두 가지 유형의 사진을 상상하는 것: 얼굴과 집. 실험은 두 개의 EEG 헤드셋을 사용하여 수행되었습니다: BrainProducts ActiCap과 Emotiv EPOC. Emotiv 헤드셋은 소비자 BCI 응용 프로그램에서 널리 사용되며 미래에 대규모 EEG 실험을 수행할 수 있습니다. EPOC 헤드셋의 실험 첫 3일 동안 분류 정확도가 무작위 분류 수준을 상당히 초과했기 때문에, 4일째 ActiCap을 사용하여 제어 실험이 수행되었습니다. 제어 실험은 고품질 연구 장비를 사용하면 분류 정확도를 향상시킬 수 있으며(일부 피험자에서 최대 68%) 정확도는 깜박임 및 눈 움직임과 관련된 EEG 아티팩트의 존재와 무관하다는 것을 보여주었습니다. 이 연구는 또한 공분산 행렬 분석에 기반한 계산 비용이 낮은 베이지안 분류기가 이 문제에서 더 정교한 다중 클래스 공통 공간 패턴(MCSP) 분류기와 유사한 분류 정확도를 제공한다는 것을 보여줍니다.전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오