發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 01:20

【摘要】：腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality,AR)作為新興的信息交互方式,其技術(shù)優(yōu)勢(shì)日益凸顯,尤其面向航空航天等特殊領(lǐng)域中人-機(jī)-環(huán)交互的高性能應(yīng)用需求,兩種技術(shù)的交互融合有望提供新型、可靠的解決方案。其中,BCI可為AR技術(shù)提供更為靈活、不占用肢體運(yùn)動(dòng)的交互手段,AR技術(shù)則為BCI的復(fù)雜場(chǎng)景應(yīng)用提供了全新呈現(xiàn)方式。但在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中,光學(xué)透視顯示方式(See-Through Display,STD)及其帶來(lái)的視覺(jué)信息重疊(Visual Information Overlapping,VIO),會(huì)導(dǎo)致腦-機(jī)接口系統(tǒng)性能降低。為探究STD和VIO顯示方式對(duì)BCI性能的影響以及相應(yīng)改進(jìn)方法,本文通過(guò)搭建離線(xiàn)、在線(xiàn)系統(tǒng),開(kāi)展了相應(yīng)實(shí)驗(yàn)研究。本文首先針對(duì)P300和SSVEP兩種視覺(jué)誘發(fā)范式,分別利用線(xiàn)性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)以及四種基于典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的分類(lèi)算法,完成了7名和10名受試者的離線(xiàn)和在線(xiàn)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中的LCD屏幕顯示方式,STD的顯示方式在P300和SSVEP兩種誘發(fā)范式下分別造成7.00%和3.38%的正確率下降,在STD的顯示基礎(chǔ)上加入VIO條件下的街景背景干擾后,與傳統(tǒng)誘發(fā)環(huán)境對(duì)比更是造成了7.70%和25.63%的正確率落差,其差異在SSVEP范式下具有P0.001的顯著性,表現(xiàn)出STD顯示方式下VIO環(huán)境干擾對(duì)P300-BCI和SSVEPBCI性能的嚴(yán)重影響。之后,本文以SSVEP范式為研究對(duì)象,分別從視覺(jué)誘發(fā)方式和指令輸出策略入手,探究系統(tǒng)性能提升方案。首先完成了基于5名受試者的4種視覺(jué)誘發(fā)方案效果對(duì)比實(shí)驗(yàn),其中4cm*4cm實(shí)心方塊閃爍實(shí)現(xiàn)了最高17.60%的正確率提升,因此將其作為增強(qiáng)誘發(fā)的最優(yōu)方式。之后,建立了一種基于后驗(yàn)概率閾值設(shè)置的輸出策略,并結(jié)合增強(qiáng)視覺(jué)誘發(fā)方案,搭建了信息閉環(huán)在線(xiàn)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基于決策信息的刺激調(diào)制,基于該系統(tǒng),完成了8名受試者的離線(xiàn)和在線(xiàn)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了離線(xiàn)正確率提升15.00%,在線(xiàn)正確率提升22.19%的性能改進(jìn)效果。本文的研究成果,對(duì)AR-BCI系統(tǒng)中顯示方式和視覺(jué)信息重疊對(duì)BCI的影響進(jìn)行了的探究,其性能提升方法和相應(yīng)在線(xiàn)平臺(tái)為AR-BCI聯(lián)合系統(tǒng)的可靠性及環(huán)境適應(yīng)性?xún)?yōu)化提供了重要的理論和技術(shù)依據(jù)。
【圖文】：

接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是在人腦與計(jì)算機(jī)或立的直接的交流和控制通道。該技術(shù)應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)無(wú)需語(yǔ)言環(huán)境的交互控制過(guò)程。1929 年，德國(guó)精神病學(xué)家 Berger 首到了人體腦電信號(hào)，1973 年，美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的 V次使用 brain-computer interface，用其表示不依賴(lài)外周神經(jīng)息傳輸通路，并在研究中對(duì)腦-機(jī)接口的系統(tǒng)雛形完成了初步間里，伴隨著對(duì)大腦功能認(rèn)知的更新、計(jì)算機(jī)設(shè)備費(fèi)用的降機(jī)接口技術(shù)得到了快速發(fā)展，并得到了廣泛應(yīng)用[2][3]。腦-機(jī)及信息交流與控制（如輪椅、電視、假肢等家用電器或輔助與增強(qiáng)（如通過(guò)腦-機(jī)接口與肢體運(yùn)動(dòng)的神經(jīng)反饋閉環(huán)系統(tǒng)程中的自主性[6]；精神類(lèi)疾病的治療[7]；以及視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)假體的與監(jiān)測(cè)（如被動(dòng)式腦-機(jī)接口[10][11]，可用于特殊崗位人群在勞程度的監(jiān)測(cè)[12][13]，以及用戶(hù)在電視、電影、游戲中的心

第 1 章 緒論同閾值功能，制定了對(duì)應(yīng)的輸出策略（如輸出結(jié)果、放大和隱藏刺激）。之后結(jié)合第四章中的增強(qiáng)刺激界面，設(shè)計(jì)了基于閾值判定的初始刺激和增強(qiáng)刺激聯(lián)合在線(xiàn)系統(tǒng)，，并完成了離線(xiàn)和在線(xiàn)部分的實(shí)驗(yàn)，之后通過(guò)對(duì)結(jié)果的分析，論證了方法的有效性和實(shí)用性，從而為系統(tǒng)的性能提升提供了理論和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。第五章：總結(jié)和展望。本章從整體層面對(duì)本文不同階段的研究?jī)?nèi)容和成果進(jìn)行了總結(jié)，并結(jié)合技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和不足，給出了 AR-BCI 聯(lián)合系統(tǒng)在未來(lái)的發(fā)展?jié)摿�，以及仍需深入研究的方向，為其他研究者提供了深入研究的參考�?
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R318;TP391.9

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本文編號(hào)：2608351