EMOTIV EPOC는 14개의 EEG 센서를 가지고 있으며, 그 중 8개는 전두엽과 전두엽 주위에 위치하고 있어, 그 위치 덕분에 얼굴 근육과 눈의 신호를 수집합니다. 대부분의 EEG 시스템은 이러한 신호를 잡음으로 처리하며, 신호를 해석할 때 필터링되거나 무시됩니다. EMOTIV 탐지 시스템 또한 뇌 신호를 해석하기 전에 이러한 신호를 필터링하지만, 우리는 또한 이러한 신호를 사용하여 어떤 근육 그룹이 이러한 신호를 발생시키고 있는지 분류합니다. 우리는 이것을 스마트 아티팩트(Smart Artifacts)라고 부릅니다.

우리는 깜박임, 왼쪽 윙크, 오른쪽 윙크, 치켜든 눈썹(놀람), 찡그린 이마(불만), 웃음, 꽉 물린 이빨을 포함한 여러 얼굴 표정을 감지하기 위한 효율적인 분류기를 개발했습니다.

우리의 얼굴 표정은 근육 잡음에서 감지되지만, 눈의 회전은 눈이 전기적으로 극성이 되며 움직이는 쌍극자가 검출 가능한 전기 신호를 생성한다는 사실에서 발생합니다. 일반 EEG 시스템에서는 근육 신호의 영향을 뇌 패턴에서 제거하는 것이 어려운 도전 과제가 되며, 대부분의 의학적 EEG는 환자가 매우 가만히 앉아 있어야 뇌 신호를 충분한 정밀도로 볼 수 있어 기능적 문제를 진단할 수 있습니다(그 과정에서 깜박임 및 삼키기와 같은 비자발적 동작으로 인해 많은 데이터가 버려지기도 합니다).

우리는 다른 접근 방식을 취했으며, 사용자의 얼굴 표정에 대한 귀중한 정보를 근육 신호 패턴에서 유도할 수 있다는 것입니다. 우리는 특정 얼굴 표정에 특정 근육 그룹 활성화 패턴을 할당하기 위한 특정 분류 시스템을 개발했습니다. 그런 다음 우리는 근육 잡음을 통과하여 실질적인 뇌 신호를 확인할 수 있는 더 나은 기회를 가질 수 있도록 우리의 뇌 신호에 일부 필터링을 적용할 수 있습니다.

우리는 근육 움직임의 영향을 덜 받는 필터링과 특정 뇌 패턴 기능의 조합을 사용하여 기본적인 뇌 행동을 파악합니다.