【摘要】：腦-機接口(Brain-Computer Interface,BCI)與增強現(xiàn)實(Augmented Reality,AR)作為新興的信息交互方式,其技術(shù)優(yōu)勢日益凸顯,尤其面向航空航天等特殊領(lǐng)域中人-機-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、不占用肢體運動的交互手段,AR技術(shù)則為BCI的復(fù)雜場景應(yīng)用提供了全新呈現(xiàn)方式。但在增強現(xiàn)實的環(huán)境中,光學(xué)透視顯示方式(See-Through Display,STD)及其帶來的視覺信息重疊(Visual Information Overlapping,VIO),會導(dǎo)致腦-機接口系統(tǒng)性能降低。為探究STD和VIO顯示方式對BCI性能的影響以及相應(yīng)改進方法,本文通過搭建離線、在線系統(tǒng),開展了相應(yīng)實驗研究。本文首先針對P300和SSVEP兩種視覺誘發(fā)范式,分別利用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)以及四種基于典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的分類算法,完成了7名和10名受試者的離線和在線對比實驗。結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)實驗室環(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P300-BCI和SSVEPBCI性能的嚴(yán)重影響。之后,本文以SSVEP范式為研究對象,分別從視覺誘發(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種視覺誘發(fā)方案效果對比實驗,其中4cm*4cm實心方塊閃爍實現(xiàn)了最高17.60%的正確率提升,因此將其作為增強誘發(fā)的最優(yōu)方式。之后,建立了一種基于后驗概率閾值設(shè)置的輸出策略,并結(jié)合增強視覺誘發(fā)方案,搭建了信息閉環(huán)在線系統(tǒng),實現(xiàn)了基于決策信息的刺激調(diào)制,基于該系統(tǒng),完成了8名受試者的離線和在線實驗驗證,實現(xiàn)了離線正確率提升15.00%,在線正確率提升22.19%的性能改進效果。本文的研究成果,對AR-BCI系統(tǒng)中顯示方式和視覺信息重疊對BCI的影響進行了的探究,其性能提升方法和相應(yīng)在線平臺為AR-BCI聯(lián)合系統(tǒng)的可靠性及環(huán)境適應(yīng)性優(yōu)化提供了重要的理論和技術(shù)依據(jù)。
【圖文】：

接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是在人腦與計算機或立的直接的交流和控制通道。該技術(shù)應(yīng)用可以實現(xiàn)無需語言環(huán)境的交互控制過程。1929 年，德國精神病學(xué)家 Berger 首到了人體腦電信號，1973 年，美國加州大學(xué)洛杉磯分校的 V次使用 brain-computer interface，用其表示不依賴外周神經(jīng)息傳輸通路，并在研究中對腦-機接口的系統(tǒng)雛形完成了初步間里，伴隨著對大腦功能認知的更新、計算機設(shè)備費用的降機接口技術(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（如通過腦-機接口與肢體運動的神經(jīng)反饋閉環(huán)系統(tǒng)程中的自主性[6]；精神類疾病的治療[7]；以及視覺、聽覺假體的與監(jiān)測（如被動式腦-機接口[10][11]，可用于特殊崗位人群在勞程度的監(jiān)測[12][13]，以及用戶在電視、電影、游戲中的心

第 1 章 緒論同閾值功能，制定了對應(yīng)的輸出策略（如輸出結(jié)果、放大和隱藏刺激）。之后結(jié)合第四章中的增強刺激界面，設(shè)計了基于閾值判定的初始刺激和增強刺激聯(lián)合在線系統(tǒng)，，并完成了離線和在線部分的實驗，之后通過對結(jié)果的分析，論證了方法的有效性和實用性，從而為系統(tǒng)的性能提升提供了理論和實驗基礎(chǔ)。第五章：總結(jié)和展望。本章從整體層面對本文不同階段的研究內(nèi)容和成果進行了總結(jié)，并結(jié)合技術(shù)的優(yōu)勢和不足，給出了 AR-BCI 聯(lián)合系統(tǒng)在未來的發(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R318;TP391.9

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本文編號：2608351