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Título: Um estudo sobre interface cérebro-computador
Autor(es): Costa, Renato Carrasco
Oliveira, Vanessa Mendes de
Orientador(es): Berger, Pedro de Azevedo
Assunto: Interação homem-máquina
Interfaces (Computadores)
Interface cérebro-computador
Eletroencefalografia
Data de apresentação: 7-Jul-2012
Data de publicação: 7-Mai-2013
Referência: COSTA, Renato Carrasco; OLIVEIRA, Vanessa Mendes de. Um estudo sobre interface cérebro-computador. 2012. x, 67 f., il. Monografia (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
Resumo: Este trabalho consiste em um estudo sobre Interface Cérebro Computador (ICC) e da validação desse conhecimento por meio do desenvolvimento de um jogo. A bibliografia foi composta de leitura de livros, artigos e monografias relativos à ICC. O programa desenvolvido foi um jogo simulador de tênis de mesa controlado pela interpretação dos sinais obtidos por um capacete neural. Além disso, foi utilizado o programa OpenViBE para desenvolver a aquisição e classificação de dados. Para análise da implementação, foi feito um experimento com a participação de 10 indivíduos, que alcançou uma taxa de classificação em torno de 70%. Os dados resultantes mostraram que, mesmo simulando o uso do capacete em situações reais com a incidência de muito ruído, é possível obter-se uma boa taxa classificação. ____________________________________________________________________________ ABSTRACT
This work consists of a study about Brain Machine Interface (BMI) and validation of this knowledge with the development of a game. The bibliography was composed by reading books, articles and undergraduate works about BMI. The developed software was a game of table tennis controlled by the interpretation of signals obtained by a neuralheadset. Furthermore, the OpenViBE application was used to develop the acquisition and classification of the data. For analysis of the implementation, an experiment was made with the participation of some subjects, in which the classification rate reached around 70%. The resultant data shows that, even simulating the usage of the headset in real situations with a high quantity of noise, it is possible to obtain a good classification rate.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2012.
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