Wyszukiwarka
Abstrakt
EEG-based brain-computer interfaces are systems aiming to integrate disabled people into their environments. Nevertheless, their control could not be intuitive or depend on an active external stimulator to generate the responses for interacting with it. Targeting the second issue, a novel paradigm is explored in this paper, which depends on a passive stimulus by measuring the EEG responses of a subject to the primary colors (red, green, and blue). Particularly, we assess if a compact and feature-extraction-independent deep learning method (EEGNet) can effectively learn from these EEG responses. Our outcomes outperformed previous works focused on a dataset composed of EEG signals belonging to 7 subjects while seeing and imagining three primary colors. The method reaches an accuracy of 45% for exposed colors, 43% for imagined colors, and 35% for the six classes. Last, the experiments suggest that EEGNet learned to discover patterns in the EEG signals recorded for imagined and exposed colors, and for the six classes, too.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (3)
-
Alejandro A. Torres-García
-
Luis Villaseñor-Pineda
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Opublikowano w:
-
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
strony 150 - 160,
ISSN: 0302-9743 - Tytuł wydania:
- Advances in Computational Intelligence strony 150 - 160
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2022
- Opis bibliograficzny:
- Torres-García A. A., Garcia Salinas J., Villaseñor-Pineda L.: Pursuing the Deep-Learning-Based Classification of Exposed and Imagined Colors from EEG// Advances in Computational Intelligence/ : , 2022, s.150-160
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-031-19493-1_12
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 79 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Tensor Decomposition for Imagined Speech Discrimination in EEG
- J. Garcia Salinas,
- L. Villaseñor-Pineda,
- C. A. Reyes-Garćia
- + 1 autorów
Decoding imagined speech for EEG-based BCI
- C. A. Reyes-García,
- A. A. Torres-García,
- T. Hernández-del-Toro
- + 2 autorów
Intra-subject class-incremental deep learning approach for EEG-based imagined speech recognition
- J. Garcia Salinas,
- A. A. Torres-García,
- C. A. Reyes-Garćia
- + 1 autorów
Transfer learning in imagined speech EEG-based BCIs
- J. Garcia Salinas,
- L. Villaseñor-Pineda,
- C. A. Reyes-Garćia
- + 1 autorów