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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 904 - 907 (4page)
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Recently, Brain Computer Interfaces (BCI) has been used for converting human thoughts to commands for external device. However, a single modality-based control system has some limitations itself such as accuracy and control time. In order to improve system’s performance, this paper presents a hybrid system to implement the multidimensional control using motor imagery (MI) and steady-state visual evoked potentials (SSVEP). MI was employed to control the tank in the game to turn left or right for 90 degrees by imagining the hands grasp motions; whereas SSVEP was employed to control the machine to start, stop, or go forward. Additionally, various classification techniques including Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) were applied for classifying MI signal. In the other hand, a Canonical Correlation Analysis (CCA) was used for SSVEP frequency recognition. The user was ask to control the car to follow a guiding path. Total error (i.e., total error distances across target points between guiding path and the actual path) was used to evaluate the performance of proposed system. Results shows that the proposed hybrid system can provide a good performance in terms of accuracy and total error along the guiding path. Moreover, the SVM-based classification achieved better accuracy compared with that of ANN-based classification (i.e., 78% vs. 75% on average).
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHOD
III. EXPERIMENT AND RESULT
REFERENCES
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