基于 EEG 信号的自然纹理触觉感知与注意分类
人机交互
2020-12-14 v1
摘要
脑机接口使人们能够基于脑电图控制失去运动技能者的机器人肢体。大多数 BCI 仅受视觉反馈引导，不具备体感反馈，而体感反馈是正常运动行为的重要组成部分。触觉是一种非常关键的感觉模态，尤其在物体识别与操作中。当操作物体时，大脑使用该物体触觉属性的经验信息。此外，初级体感皮层不仅参与处理身体的触觉，也对可见的与他人或无生命物体的接触作出响应。基于这些发现，我们进行了一个初步实验以确认一种称为触觉意象的新范式的可能性。对四个物体进行了触觉意象实验，并通过神经生理学分析，将其与实际触觉的脑波进行了比较分析。同时，通过基础机器学习算法确认了高分类性能。
引用
@article{arxiv.2012.06206,
title = {Classification of Tactile Perception and Attention on Natural Textures from EEG Signals},
author = {Myoung-Ki Kim and Jeong-Hyun Cho and Ji-Hoon Jeong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06206},
year = {2020}
}
备注
Submitted IEEE The 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface