|
|
Psaní na počítači pomocí mozkových signálů
Wagner, Lukáš ; Malinka, Kamil (oponent) ; Tinka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací rozhraní mezi mozkem a počítačem v jazyce Python umožňující psát a komunikovat s použitím zařízení EEG. Práce studuje a hodnotí dosavadní technologie rozhraní mezi mozkem a počítačem pro použití za tímto účelem. Dále se práce zabývá použitím strojového učení, které se v technologii používá, zejména neuronovými sítěmi, jež se prokázaly být jednou z nejpřesnějších metod klasifikace signálu EEG. Následně jsou navrženy a implementovány 3 různé systémy založené na různých paradigmatech vyvolávání změny potenciálu EEG vizuální cestou. Tyto systémy byly na závěr otestovány s různými přístupy ke zpracování signálu. Bohužel žádný ze systémů neuspěl v komunikaci cílových písmen.
|
|
|
Person Identification and Verification Using EEG
Žitný, Roland ; Orság, Filip (oponent) ; Tinka, Jan (vedoucí práce)
The aim of this work was to create a brain-computer interface that reliably identifies and verifies a person using his electroencephalographic signals. Creating a user profile and verifying it is based on processing reactions to his own face, and the face of strangers or acquaintances. Algorithms such as bandpass and noise removal using wavelet transformation are user to filter signals. The classification of reactions is performed using a convolutional neural network or linear discriminant analysis. The average accuracy of the linear discriminant analysis is 66.2 % and of the convolutional neural network is 58.7 %. The maximum achieved accuracy was with linear discriminant analysis and at 93.7 %.
|
|
|
Psaní na počítači pomocí mozkových signálů
Wagner, Lukáš ; Malinka, Kamil (oponent) ; Tinka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací rozhraní mezi mozkem a počítačem v jazyce Python umožňující psát a komunikovat s použitím zařízení EEG. Práce studuje a hodnotí dosavadní technologie rozhraní mezi mozkem a počítačem pro použití za tímto účelem. Dále se práce zabývá použitím strojového učení, které se v technologii používá, zejména neuronovými sítěmi, jež se prokázaly být jednou z nejpřesnějších metod klasifikace signálu EEG. Následně jsou navrženy a implementovány 3 různé systémy založené na různých paradigmatech vyvolávání změny potenciálu EEG vizuální cestou. Tyto systémy byly na závěr otestovány s různými přístupy ke zpracování signálu. Bohužel žádný ze systémů neuspěl v komunikaci cílových písmen.
|
|
|
Person Identification and Verification Using EEG
Žitný, Roland ; Orság, Filip (oponent) ; Tinka, Jan (vedoucí práce)
The aim of this work was to create a brain-computer interface that reliably identifies and verifies a person using his electroencephalographic signals. Creating a user profile and verifying it is based on processing reactions to his own face, and the face of strangers or acquaintances. Algorithms such as bandpass and noise removal using wavelet transformation are user to filter signals. The classification of reactions is performed using a convolutional neural network or linear discriminant analysis. The average accuracy of the linear discriminant analysis is 66.2 % and of the convolutional neural network is 58.7 %. The maximum achieved accuracy was with linear discriminant analysis and at 93.7 %.
|
host ::
RSS.