Gezichtsuitdrukkingen
EMOTIV EPOC heeft 14 EEG-sensoren, waarvan er 8 rond de frontale en prefrontale kwabben zijn geplaatst. Door hun locatie vangen ze signalen op van gezichtsspieren en de ogen. De meeste EEG-systemen behandelen deze signalen als ruis en ze worden gefilterd of genegeerd bij de interpretatie van de signalen. Het EMOTIV-detectiesysteem filtert deze signalen ook uit voordat de hersensignalen worden geïnterpreteerd, maar we gebruiken deze signalen ook om te classificeren welke spiergroepen ze veroorzaken; dit noemen we Smart Artifacts.
We hebben efficiënte classifiers ontwikkeld om veel gezichtsuitdrukkingen te detecteren, waaronder knipperen, linkerknipoog, rechterknipoog, opgetrokken wenkbrauwen (verrassing), gefronste wenkbrauwen (frons), glimlach en op elkaar geklemde tanden.
Onze Facial Expressions worden gedetecteerd uit spierruis, behalve oogrotaties die voortkomen uit het feit dat het oog elektrisch gepolariseerd is en de bewegende dipool ook een detecteerbaar elektrisch signaal creëert. Het is een uitdaging bij conventionele EEG-systemen om de effecten van spiersignalen uit de hersenpatronen te elimineren, en de meeste medische EEG’s vereisen dat de patiënt heel stil zit zodat ze de hersensignalen met voldoende integriteit kunnen zien om functionele problemen te diagnosticeren (en zelfs dan wordt veel van de data weggegooid door knipperen en andere onwillekeurige bewegingen zoals slikken.
We kozen voor een andere benadering, namelijk dat er waardevolle informatie over de gezichtsuitdrukking van de gebruiker kan worden afgeleid uit het patroon van spiersignalen, en we ontwikkelden specifieke classifiersystemen om verschillende activatiepatronen van spiergroepen toe te wijzen aan specifieke uitdrukkingen. Vervolgens kunnen we enige filtering toepassen op onze hersensignalen, zodat we een betere kans hebben om het echte hersensignaal door de spierruis heen te zien en de soorten spiersignalen te identificeren.
We gebruiken een combinatie van filtering en specifieke hersenpatroonkenmerken die minder worden beïnvloed door spierbewegingen om het onderliggende hersengedrag af te leiden.
Was dit artikel nuttig?
Gerelateerd artikel
Kun je niet vinden wat je nodig hebt?
Ons supportteam is maar één klik verwijderd.
Gezichtsuitdrukkingen
EMOTIV EPOC heeft 14 EEG-sensoren, waarvan er 8 rond de frontale en prefrontale kwabben zijn geplaatst. Door hun locatie vangen ze signalen op van gezichtsspieren en de ogen. De meeste EEG-systemen behandelen deze signalen als ruis en ze worden gefilterd of genegeerd bij de interpretatie van de signalen. Het EMOTIV-detectiesysteem filtert deze signalen ook uit voordat de hersensignalen worden geïnterpreteerd, maar we gebruiken deze signalen ook om te classificeren welke spiergroepen ze veroorzaken; dit noemen we Smart Artifacts.
We hebben efficiënte classifiers ontwikkeld om veel gezichtsuitdrukkingen te detecteren, waaronder knipperen, linkerknipoog, rechterknipoog, opgetrokken wenkbrauwen (verrassing), gefronste wenkbrauwen (frons), glimlach en op elkaar geklemde tanden.
Onze Facial Expressions worden gedetecteerd uit spierruis, behalve oogrotaties die voortkomen uit het feit dat het oog elektrisch gepolariseerd is en de bewegende dipool ook een detecteerbaar elektrisch signaal creëert. Het is een uitdaging bij conventionele EEG-systemen om de effecten van spiersignalen uit de hersenpatronen te elimineren, en de meeste medische EEG’s vereisen dat de patiënt heel stil zit zodat ze de hersensignalen met voldoende integriteit kunnen zien om functionele problemen te diagnosticeren (en zelfs dan wordt veel van de data weggegooid door knipperen en andere onwillekeurige bewegingen zoals slikken.
We kozen voor een andere benadering, namelijk dat er waardevolle informatie over de gezichtsuitdrukking van de gebruiker kan worden afgeleid uit het patroon van spiersignalen, en we ontwikkelden specifieke classifiersystemen om verschillende activatiepatronen van spiergroepen toe te wijzen aan specifieke uitdrukkingen. Vervolgens kunnen we enige filtering toepassen op onze hersensignalen, zodat we een betere kans hebben om het echte hersensignaal door de spierruis heen te zien en de soorten spiersignalen te identificeren.
We gebruiken een combinatie van filtering en specifieke hersenpatroonkenmerken die minder worden beïnvloed door spierbewegingen om het onderliggende hersengedrag af te leiden.
Was dit artikel nuttig?
Gerelateerd artikel
Kun je niet vinden wat je nodig hebt?
Ons supportteam is maar één klik verwijderd.
Gezichtsuitdrukkingen
EMOTIV EPOC heeft 14 EEG-sensoren, waarvan er 8 rond de frontale en prefrontale kwabben zijn geplaatst. Door hun locatie vangen ze signalen op van gezichtsspieren en de ogen. De meeste EEG-systemen behandelen deze signalen als ruis en ze worden gefilterd of genegeerd bij de interpretatie van de signalen. Het EMOTIV-detectiesysteem filtert deze signalen ook uit voordat de hersensignalen worden geïnterpreteerd, maar we gebruiken deze signalen ook om te classificeren welke spiergroepen ze veroorzaken; dit noemen we Smart Artifacts.
We hebben efficiënte classifiers ontwikkeld om veel gezichtsuitdrukkingen te detecteren, waaronder knipperen, linkerknipoog, rechterknipoog, opgetrokken wenkbrauwen (verrassing), gefronste wenkbrauwen (frons), glimlach en op elkaar geklemde tanden.
Onze Facial Expressions worden gedetecteerd uit spierruis, behalve oogrotaties die voortkomen uit het feit dat het oog elektrisch gepolariseerd is en de bewegende dipool ook een detecteerbaar elektrisch signaal creëert. Het is een uitdaging bij conventionele EEG-systemen om de effecten van spiersignalen uit de hersenpatronen te elimineren, en de meeste medische EEG’s vereisen dat de patiënt heel stil zit zodat ze de hersensignalen met voldoende integriteit kunnen zien om functionele problemen te diagnosticeren (en zelfs dan wordt veel van de data weggegooid door knipperen en andere onwillekeurige bewegingen zoals slikken.
We kozen voor een andere benadering, namelijk dat er waardevolle informatie over de gezichtsuitdrukking van de gebruiker kan worden afgeleid uit het patroon van spiersignalen, en we ontwikkelden specifieke classifiersystemen om verschillende activatiepatronen van spiergroepen toe te wijzen aan specifieke uitdrukkingen. Vervolgens kunnen we enige filtering toepassen op onze hersensignalen, zodat we een betere kans hebben om het echte hersensignaal door de spierruis heen te zien en de soorten spiersignalen te identificeren.
We gebruiken een combinatie van filtering en specifieke hersenpatroonkenmerken die minder worden beïnvloed door spierbewegingen om het onderliggende hersengedrag af te leiden.
Was dit artikel nuttig?
Gerelateerd artikel
Kun je niet vinden wat je nodig hebt?
Ons supportteam is maar één klik verwijderd.