रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

मोटर इमेजरी आधारित बीसीआई में सुधार के लिए एक नया त्रि-आयामी संभाव्यता आधारित क्लासिफायर

एड्रियन एश्ले

परिचय: मोटर इमेजरी BCI आधारित सहायक रोबोटिक्स समाधान में विकलांग व्यक्ति की ऊपरी गतिशीलता स्वतंत्रता को सशक्त बनाने की क्षमता है। इस कार्य का उद्देश्य एक उपन्यास प्रोटोटाइप क्लासिफायर के साथ अच्छी तरह से स्थापित क्लासिफायर के वर्गीकरण प्रदर्शन की तुलना करना था। दृष्टिकोण: लेखक ने भविष्य के उद्देश्य से एक अनुकूली निर्णय सतह ADS क्लासिफायर विकसित किया है, जो LIDAR सेंसर के सहयोग से किसी वस्तु को खोलने और बंद करने के लिए एक सहायक रोबोट कृत्रिम हाथ को बढ़ाता है। ADS को ग्राज़ यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी के BCI प्रतियोगिता IV डेटासेट 2a के प्रशिक्षण डेटा सेट के साथ प्रशिक्षित किया गया था। मुख्य परिणाम: ऑफ़लाइन परीक्षणों में वर्गीकरण सटीकता गैर-अनुकूली ADS का उपयोग करके 76.06% वर्ग 1 और 81.50% वर्ग 2 तक पहुँच गई और