論文の概要: Attention Patterns Detection using Brain Computer Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11151v1
- Date: Wed, 20 May 2020 11:55:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 06:06:05.249163
- Title: Attention Patterns Detection using Brain Computer Interfaces
- Title（参考訳）: 脳コンピュータインタフェースを用いた注意パターン検出
- Authors: Felix G. Hamza-Lup, Adytia Suri, Ionut E. Iacob, Ioana R. Goldbach,
Lateef Rasheed and Paul N. Borza
- Abstract要約: 本研究では,人間の注意レベルとその学習への影響を評価・定量化する手法を提案する。
脳波を検知し、対応する脳波図(EEG)を表示する脳コンピュータインタフェース(BCI)を採用している。
我々は、個人が実行しているアクティビティのタイプを特定するために、繰り返しニューラルネットワーク(RNNS)を訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.174402845822043
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The human brain provides a range of functions such as expressing emotions,
controlling the rate of breathing, etc., and its study has attracted the
interest of scientists for many years. As machine learning models become more
sophisticated, and bio-metric data becomes more readily available through new
non-invasive technologies, it becomes increasingly possible to gain access to
interesting biometric data that could revolutionize Human-Computer Interaction.
In this research, we propose a method to assess and quantify human attention
levels and their effects on learning. In our study, we employ a brain computer
interface (BCI) capable of detecting brain wave activity and displaying the
corresponding electroencephalograms (EEG). We train recurrent neural networks
(RNNS) to identify the type of activity an individual is performing.
- Abstract（参考訳）: 人間の脳は感情の表現、呼吸速度の制御など様々な機能を提供しており、その研究は長年にわたって科学者の関心を惹きつけてきた。
機械学習モデルが洗練され、新しい非侵襲技術によってバイオメトリックデータがより容易に利用できるようになると、人間のコンピュータインタラクションに革命をもたらす可能性のある興味深いバイオメトリックデータにアクセスできるようになる。
本研究では,人間の注意レベルとその学習への影響を評価・定量化する手法を提案する。
本研究では脳波を検知し、対応する脳波図(EEG)を表示する脳コンピュータインタフェース(BCI)を用いた。
我々は、個人が実行しているアクティビティのタイプを特定するために、繰り返しニューラルネットワーク(RNNS)を訓練する。
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