基于单通道眼电的人机接口及其谐波源分离探索性评估
人机交互
2022-08-16 v1
摘要
针对运动障碍患者，已有许多关于智能机器人系统的研究，其中开发了不同类型的传感器与不同的人机接口（HMI）方法。然而，这些研究未能在最小感知层级上实现复杂活动检测。本文采用探索性方法，研究使用单通道 EOG 设备的眼部活动动态与复杂活动估计。首先，考察静态运动期间眼部活动的平稳性，发现部分活动非平稳。进一步，在时域上包络序列间未发现统计差异。然而，当用作低通滤波器的替代时，频域中的高频谐波分量被发现有助显著增强对比度不同的眼部活动以及基于 EOG-HMI 的活动检测系统性能。使用不同分类器训练活动，并以留一会话交叉验证评估其预测成功率。相应地，二维 CNN 模型取得最高性能，准确率为 72.35%。此外，使用无监督学习评估聚类性能，并根据特征集分组情况评价结果。该系统在实时中结合图形用户界面进一步测试，受试者的评分与调查数据用于验证有效性。
引用
@article{arxiv.2208.06920,
title = {Single-channel EOG-based human-machine interface with exploratory assessments using harmonic source separation},
author = {Çağatay Demirel and Livia Reguş and Hatice Köse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06920},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 11 figures, 5 tables