是什么让手势成为手势？涉及手势识别的神经特征
人机交互
2017-01-24 v1
摘要
先前关于手势产生的研究假设机器可以通过连接运动轨迹中一组有界的显著点来复制“类人”手势。这些拐点被假设也表现出认知显著性。本文旨在利用脑电图 (EEG) 验证这一主张。也就是说，本文试图发现人类认知中手势的神经特征（也称为占位符），以促进对手势的理解、学习和重复。此外，本文讨论了手势轨迹中的占位符与运动学显著点之间是否存在直接映射。这些表现为手势轨迹中的拐点与 EEG 中振荡性 mu 节律 (8-12 Hz) 之间的关系。这是通过将手势观察期间 mu 功率的波动与为每个手势发现的显著运动点相关联来实现的。利用中央电极（运动皮层）和枕叶电极（视觉皮层）处的 EEG 信号峰值来隔离每个手势内的显著事件。我们发现，从运动拐点预测 mu 峰值的线性模型能很好地拟合数据。在枕叶和中央电极处，分别在拐点后 380 毫秒和 500 毫秒检测到 EEG 功率的增加。这些结果表明，在手势观察期间，视觉和运动皮层的协调活动对运动轨迹敏感，这与拐点在手势识别中作为占位符发挥作用的提议一致。
引用
@article{arxiv.1701.05921,
title = {What makes a gesture a gesture? Neural signatures involved in gesture recognition},
author = {Maria Cabrera and Keisha Novak and Daniel Foti and Richard Voyles and Juan Wachs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05921},
year = {2017}
}
备注
This work has been submitted to a IEEE conference and is awaiting for a decision