Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Um novo classificador tridimensional baseado na probabilidade para melhorar o BCI baseado em imagens motoras

Adriana Ashley

Introdução: A solução de robótica assistiva baseada em imagens motoras BCI tem o potencial de capacitar a independência da mobilidade superior de uma pessoa com deficiência. O objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de classificação de classificadores bem estabelecidos com um novo protótipo de classificador. Abordagem: O autor desenvolveu um classificador ADS de superfície de decisão adaptativo com o objetivo futuro de aumentar uma mão protética robótica de assistência para abrir e fechar para agarrar um objeto em cooperação com sensores LIDAR. O ADS foi treinado com um conjunto de dados de treino do conjunto de dados 2a da competição BCI IV da Universidade de Tecnologia de Graz. Principais resultados: A precisão da classificação nos testes offline atingiu 76,06% classe 1 e 81,50% classe 2 utilizando um ADS não adaptativo e 79,55% classe 1 e 99,69% classe 2 utilizando classificadores ADS adaptativos. Conclusão: O autor mostra um protótipo de classificador de decisão adaptativo utilizado com conjuntos de dados de imagens motoras.