There have been many studies on intelligent robotic systems for patients with motor impairments, where different sensor types and different human-machine interface (HMI) methods have been developed. However, these studies fail to achieve complex activity detection at the minimum sensing level. In this paper, exploratory approaches are adopted to investigate ocular activity dynamics and complex activity estimation using a single-channel EOG device. First, the stationarity of ocular activities during a static motion is investigated and some activities are found to be non-stationary. Further, no statistical difference is found between the envelope sequences in the temporal domain. However, when utilized as an alternative to a low-pass filter, high-frequency harmonic components in the frequency domain are found to improve contrasting ocular activities and the performance of the EOG-HMI-based activity detection system substantially. The activities are trained with different classifiers and their prediction success is evaluated with leave-one-session-out cross-validation. Accordingly, the two-dimensional CNN model achieved the highest performance with the accuracy of 72.35\%. Furthermore, the clustering performance is assessed using unsupervised learning and the results are evaluated in terms of how well the feature sets are grouped. The system is further tested in real-time with the graphical user interface and the scores and survey data of the subjects are used to verify the effectiveness.


翻译:对运动障碍患者的智能机器人系统进行了许多研究,开发了不同的传感器类型和不同的人体-机械接口(HMI)方法,但是这些研究未能在最低感测水平上实现复杂的活动探测,在本文件中,采用探索性办法,使用单一通道EOG设备调查视觉活动动态和复杂活动估计;首先,对静态运动期间的视觉活动的静态性能进行了调查,发现有些活动是非静止的;此外,在时间域内,信封序列之间没有统计差异;然而,当利用低通过滤器的替代方法,发现频率域的高频协调组件来改进对比性活动以及以EOG-HMI为基础的活动探测系统的性能时,则采取探索性办法,对眼活动动态动态和复杂活动估计进行实质性调查;对静态运动期间的视觉活动的静态性能进行了评估,并发现有些活动是非静态的;因此,两维CNN模型取得了最高性能,其准确度为72.35 ⁇ 。此外,对集群性能进行了评估时,对频率范围内高频域中的高频波进行了非超度学习,对结果进行了评估,对以实际用户界面接口测量测试,对数据组进行实际测试。

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