EMOTIV EPOC có 14 cảm biến EEG, trong đó 8 cảm biến được đặt xung quanh thùy trán và thùy trước trán, điều này nhờ vào vị trí của chúng mà nhận được tín hiệu từ các cơ mặt và mắt. Hầu hết các hệ thống EEG coi những tín hiệu này là tiếng ồn và chúng bị lọc hoặc bị bỏ qua khi giải thích tín hiệu. Hệ thống phát hiện EMOTIV cũng lọc những tín hiệu này trước khi giải thích tín hiệu não, tuy nhiên, chúng tôi cũng sử dụng những tín hiệu này để phân loại nhóm cơ nào đang gây ra chúng, chúng tôi gọi điều này là Smart Artifacts.

Chúng tôi đã phát triển các bộ phân loại hiệu quả để phát hiện nhiều biểu cảm khuôn mặt, bao gồm nháy mắt, nháy mắt trái, nháy mắt phải, nâng chân mày (ngạc nhiên), nhíu mày (bực bội), cười và nghiến răng.

Các biểu cảm khuôn mặt của chúng tôi được phát hiện từ tiếng ồn cơ bắp, ngoại trừ các chuyển động mắt phát sinh từ thực tế là mắt được phân cực điện và dipole di chuyển cũng tạo ra một tín hiệu điện có thể phát hiện. Đây là một thách thức đối với các hệ thống EEG thông thường để loại bỏ tác động của tín hiệu cơ bắp từ các mẫu não và hầu hết các EEG y tế yêu cầu bệnh nhân phải ngồi rất yên để họ có thể thấy các tín hiệu não với độ chính xác đủ cao để chẩn đoán các vấn đề chức năng (và ngay cả lúc đó, nhiều dữ liệu bị loại bỏ do nháy mắt và các chuyển động không tự nguyện khác như nuốt).

Chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận khác, đó là có thông tin quý giá về biểu cảm khuôn mặt của người dùng có thể được suy ra từ mẫu tín hiệu cơ bắp, và chúng tôi đã phát triển các hệ thống phân loại cụ thể để phân bổ các mẫu hoạt động của nhóm cơ khác nhau cho các biểu cảm cụ thể. Sau đó, chúng tôi có thể áp dụng một số bộ lọc cho các tín hiệu não của mình để có cơ hội tốt hơn trong việc nhìn thấy tín hiệu não thực sự qua tiếng ồn cơ bắp nhằm xác định các loại tín hiệu cơ bắp.

Chúng tôi sử dụng sự kết hợp giữa lọc và các đặc trưng mẫu não cụ thể ít bị ảnh hưởng bởi chuyển động cơ bắp để suy ra hành vi não tiềm ẩn.