Många klassificeringsalgoritmer har utvecklats för att särskilja hjärnaktivitetstillstånd under olika mentala uppgifter. Även om dessa algoritmer uppnår bra resultat, kräver de många träningsslingor för att fatta ett beslut. När komplexiteten hos en algoritm växer blir det allt svårare att utföra kommandon i realtid. Detektion av ögonrörelser från hjärnaktivitetsdata ger ett nytt sätt att kommunicera och styra enheter för funktionshindrade och friska människor. I detta dokument föreslås en enkel algoritm för offline-igenkänning av fyra riktningar av ögonrörelser från elektroencefalografiska (EEG) signaler. En hierarkisk klassificeringsalgoritm utvecklas med hjälp av en tröskelmetod. En strategi utan en tidigare modell används för att särskilja de fyra kardinalriktningarna och en enda rättegång används för att fatta ett beslut. Med hjälp av en visuell vinkel på 5° tyder resultaten på att EEG-signaler är genomförbara och användbara för att upptäcka ögonrörelser. Den föreslagna algoritmen var effektiv i klassificeringsfasen med en noggrannhet på 50–85 % för tjugo försökspersoner.
Dessutom utvecklas en hierarkisk klassificeringsalgoritm med hjälp av en tröskelmetod för offlineigenkänning av fyra riktningar av ögonrörelser från EEG-signaler REF.
Classification of Four Eye Directions from EEG Signals for Eye-Movement-Based Communication Systems
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Medical and Biological Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}