Detekce pohybu z EEG dat

Abstract

Představa pohybu je jedna z možností jakou může člověk komunikovat pomocí rozhraní mozek počítač. Cílem této práce je prozkoumat existující možnosti a používané metody v oblasti detekce pohybu z naměřeného EEG signálu. Jelikož získávání EEG dat je časově náročná aktivita, jsou v práci prozkoumány možnosti rozšíření existující datové sady bez nutnosti provádění dalšího měření. Práce porovnává detekci pohybu pěti klasifikátory (LDA, SVM, MLP, LSTM a CNN) a zkoumá také využití různých příznakových vektorů. V práci je provedena implementace a porovnání rozšíření datové sady pomocí augmentačních metod NI, cVAE a cWGAN-GP. Nejlepšího klasifikačního výsledku bylo dosaženo klasifikátorem CNN s klasifikační přesností 76.00+-0.80%.