Riduzione del numero di sensori EEG e rilevamento del movimento motorio - Bandeira, Vinicius;MARTINS, RAMON MAYOR;Lobato, Elen Macedo
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Negli ultimi anni gli studi sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono stati diffusi e quindi è già comune vedere in molti luoghi l'utilizzo di algoritmi di riconoscimento dei modelli, sia in una pubblicità che si riceve da un negozio, un chatbot che impara dagli errori commessi o nelle auto autonome di Google e Tesla. Questo lavoro mira a riconoscere i modelli di movimenti volontari attraverso l'intelligenza artificiale utilizzando i dati di tensione dal cervello e catturati tramite elettroencefalografia (EEG). In questo senso si dimostra anche che è possibile…mehr

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Produktbeschreibung
Negli ultimi anni gli studi sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono stati diffusi e quindi è già comune vedere in molti luoghi l'utilizzo di algoritmi di riconoscimento dei modelli, sia in una pubblicità che si riceve da un negozio, un chatbot che impara dagli errori commessi o nelle auto autonome di Google e Tesla. Questo lavoro mira a riconoscere i modelli di movimenti volontari attraverso l'intelligenza artificiale utilizzando i dati di tensione dal cervello e catturati tramite elettroencefalografia (EEG). In questo senso si dimostra anche che è possibile pre-elaborare i segnali EEG, riducendo lo sforzo di elaborazione del sistema, riducendo la quantità di canali da analizzare senza danneggiare il riconoscimento dei modelli. In questo ambito è stato possibile ridurre il numero di sensori da 64 a 18, raggiungendo il 72% di precisione nel caso migliore - che può variare al 73% attraverso la manipolazione della rete neurale artificiale (ANN). Così, è possibile dimostrare che le analisi basate sulle teorie del segnale generano risultati soddisfacenti per quanto riguarda l'errore di classificazione
Autorenporträt
Vinicius Bandeira - Telekommunikationsingenieur von IFSC.Ramon Mayor Martins - Master in Telekommunikation bei Inatel. Professor IFSC, Bereich Telekommunikation.Elen Macedo Lobato - PhD in Elektrotechnik an der UFSC. Professor IFSC, Bereich Telekommunikation.