PolyMorph：通过选择矩阵多态性与基于句子的预测提升P300拼写效率
人机交互
2015-02-24 v3
摘要
P300是大脑在罕见但对用户相关的事件发生后约300毫秒发出的电信号。该信号的应用之一是句子拼写，使丧失运动通路控制的对象能够通过在一个包含所有字母符号的矩阵中选择字符来进行交流。尽管该技术近年来取得显著进展，仍饱受低通信速率与高错误率之苦。本文提出一种名为PolyMorph的P300拼写器，其引入了该领域的两个主要新颖点：选择矩阵多态性，通过移除无用符号减小选择矩阵本身的大小；以及基于句子的预测，利用句子中所有已拼字符来确定单词概率。为衡量所提拼写器的有效性，我们描述了两组测试：第一组为体内测试，第二组为计算机模拟测试。这些实验的结果表明，使用PolyMorph替代朴素的逐字符拼写器，既增加了每时间单位拼写的字符数，又降低了错误率。
引用
@article{arxiv.1502.04485,
title = {PolyMorph: Increasing P300 Spelling Efficiency by Selection Matrix Polymorphism and Sentence-Based Predictions},
author = {Alberto Casagrande and Joanna Jarmolowska and Marcello Turconi and Francesco Fabris and Pierpaolo Busan and Piero Paolo Battaglini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04485},
year = {2015}
}