Examinando por Materia "Interface cerebro computador"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño e impletación de un sistema multimodal para la clasificación de vehículos terrestres.
    (Universidad del Valle, 2013) Gómez Moreno, Andrés Felipe; Hernández Cadena, Pablo Julián; Bacca Cortes, Eval Bladimir
    Este documento registra el procedimiento teórico y práctico seguido para la implementación de un sistema de clasificación automática de vehículos terrestres que separa diez clases de vehículos diferentes (bicicletas, buses, camiones, camperos, furgonetas, hatchbacks, motos, pickups, sedanes y SUVs). El sistema implementado tiene un enfoque multimodal, al implementar técnicas de clasificación por medio de visión artificial y por medio de información de rango, usando una cámara Canon VC-C50i y un láser Sick LMS200, respectivamente. Sin embargo, el alcance de este trabajo no trasciende hasta la etapa de integración total de estos sistemas independientes, sino que se conciben como sistemas de clasificación autónomos y paralelos con potencial de ser combinados en un solo sistema mucho más robusto. Los sistemas implementados integran enfoques de clasificación Top-Down y Bottom-Up. El enfoque Top-Down se evidencia al hacer uso de características estructurales de las instancias a clasificar, como la forma y el tamaño, mientras que el enfoque Bottom-Up se implementa haciendo uso de características de más bajo nivel basadas en partes, como descriptores tanto visuales como 3D. La tarea de clasificación se basa en el método de Bolsa de Características (Bag of Features) agrupando características locales. Con el fin de obtener las clases miembro se usa el método del K-vecino más cercano combinado con descriptores estructurales de los vehículos a clasificar.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Interfaz cerebro computador adaptativa, basada en agentes software para la discriminación de cuatro tareas mentales.
    (2017-07-04) Castillo García, Javier Ferney; Caicedo Bravo, Eduardo Francisco
    Las interfaces cerebro computador buscan mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidad, y se han convertido en una línea de investigación de gran crecimiento por facilitar un nuevo canal de comunicación y por potencializar las capacidades humanas. Una interfaz cerebro computador se compone de una red de sensores que se encargan de capturar las señales Electro-Encefalográficas (EEG), digitalizarlas para posteriormente enviarlas a un computador, donde se realiza un proceso de extracción de características, discriminación y clasificación, para finalmente generar los comandos necesarios en la ejecución de una aplicación. La propuesta formalizada en este documento tiene como objetivo realizar el proceso de adaptación mutua entre una interfaz cerebro computador y el usuario; incrementando su usabilidad y permitiendo que se discriminen hasta cuatro tareas mentales espontáneas. Como resultado se implementó una interfaz adaptativa basada en agentes de software, los cuales se encargan de identificar los estados mentales del usuario y de los ajustes de parámetros para el proceso de discriminación de al menos cuatro tareas mentales, con el fin de activar comandos en un robot o silla de ruedas eléctrica. Este propósito se logró con la caracterización de los estados mentales de mayor incidencia en el proceso de discriminación de las tareas mentales definidas, seguido de una identificación de las tareas mentales de mayor separación temporalfrecuencial y la implementación de los algoritmos adecuados para su discriminación.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Interfaz cerebro computador basada en potenciales de estado establece evocados visualmente para el control de movimiento de un dispositivo virtual.
    (2016-12-01) Rengifo Bedoya, María Estefanía; Porras Galindo, Johan Leandro; Loaiza Correa, Humberto; Nope Rodríguez, Sandra Esperanza
    Se describe el desarrollo de una interfaz cerebro computador basada en el paradigma de potenciales de estado estable evocados visualmente. De esta manera expone herramientas para el desarrollo de interfaces cerebro computador, y contribuye a la investigación en este tipo de sistemas que tienen como objetivo, entre otros, proporcionar autonomía a las personas con limitaciones físicas y mejorar su calidad de vida. La interfaz recibe comandos a partir de la interpretación de las señales electroencefalográficas y los ejecuta sobre una silla de ruedas virtual. Cada comando corresponde a uno de los cuatro estímulos visuales presentados al usuario. Inicialmente se tomaron datos para definir las herramientas de extracción y clasificación de características capaces de definir el conjunto de cinco clases: ir al frente, ir atrás, girar 90° a la izquierda, girar 90° a la derecha y señal no valida. Usando un tamaño de muestra de cuatro segundos el método de combinación de energía mínima (MEC, por sus siglas en inglés) y un clasificador bayesiano, se obtuvo una tasa de éxito del 87%. Una vez entrenado el sistema de comandos se procedió a tomar nuevas muestras on-line, donde se obtuvo una tasa de acierto del 86.06% usando un tamaño de muestra de cuatro segundos, siendo puesta en marcha con usuarios diferentes a aquellos con los que el sistema fue entrenado.