Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Un nuevo clasificador tridimensional basado en probabilidad para mejorar la inteligencia cerebral basada en imágenes motoras

Adrián Ashley

Introducción: La solución de robótica asistiva basada en BCI de imágenes motoras tiene el potencial de potenciar la independencia de la movilidad superior de una persona discapacitada. El objetivo de este trabajo fue comparar el rendimiento de clasificación de clasificadores bien establecidos con un nuevo prototipo de clasificador. Enfoque: El autor desarrolló un clasificador ADS de superficie de decisión adaptativa con el objetivo futuro de aumentar una mano protésica robótica asistiva para abrir y cerrar para agarrar un objeto en cooperación con sensores LIDAR. El ADS se entrenó con un conjunto de datos de entrenamiento del conjunto de datos 2a de la competencia BCI IV de la Universidad Tecnológica de Graz. Resultados principales: La precisión de la clasificación en las pruebas fuera de línea alcanzó el 76,06 % de clase 1 y el 81,50 % de clase 2 utilizando un ADS no adaptativo y el 79,55 % de clase 1 y el 99,69 % de clase 2 utilizando clasificadores ADS adaptativos. Conclusión: El autor muestra un prototipo de clasificador de decisión adaptativo utilizado con conjuntos de datos de imágenes motoras.