研究多模态分类器，以查看是否可以提高成功率，可能会被证明是有用的
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研究多模态分类器以查看是否可以提高成功率可能会被证明是有用的 。 然而 ， 组合措施不一定会导致更好的检测 。 实际上 ， 主要困难不仅在于设计准确的分类器以获得良好的预测 ， 还在于确保分类器足够坚固 ， 可以跨学科和条件进行泛化 。 更具体地说 ， 高主体内和主体间的可变性使得难以构建稳健的分类器 。 受试者内变异性描述了在一个受试者上观察到的差异 ， 具体取决于他们的环境 。
时间、疲劳和兴趣是可能影响走神发作频率、长度和深度的参数 。 格兰迪等人证明 ， 每个人都有一个稳定的阿尔法波频率 ， 独立于认知干预 。 另一方面 ， 他们观察到该频段的受试者之间的重要差异 。 主体间的可变性通常会阻止我们建立一个能够跨学科泛化的稳健模型 。 一种解决方案是让模型自行适应用户 ， 然后使用特定于每个人的标记和阈值 。
但是 ， 这种模式的成本很高 ， 缩短了它的应用范围 。 尽管在实验室条件下进行的实验产生了有用的结果 ， 但它们都是在受控环境中进行的 。 比克斯勒和德梅洛已经证明了在实际用户而不是实验对象上进行实验的可能性 ， 尽管只是在阅读任务中 。 在操作环境中 ， 系统需要最大限度地减少探测器的任何干扰 ， 尤其是在安全关键环境中 。 姆克奇扬等人描述了一个空中交通管制界面 ， 该界面旨在使用脑电图检测和对抗注意力疏忽 ， 这要归功于警官坐着和稳定的环境 。
然而 ， 对于飞行员和司机来说 ， 这可能是极其困难的 。 该主题不仅不同程度地增加了构建鲁棒分类器的难度 ， 而且测量条件也会引入很多噪声 。 最近设计了一些系统来克服这些问题 。 为了便于实施 ， 干电极无需皮肤准备即可测量脑电图信号 。 尽管信噪比信号较低并且需要进一步改进 ， 但它可以在操作环境中实施 ， 对用户几乎没有干扰 ， 特别是如果他们已经戴上了头盔 ， 例如喷气式飞行员 。
马伦等人利用这项技术设计了一种用于在线神经成像的可穿戴脑电图系统 ， 并取得了可喜的成果 。 高科技行业的最新进展可能会在不久的将来产生有趣的结果 。 证明脑电图不是唯一有希望的大脑信号测量方法 ， Khan和Hong使用近红外光谱记录了脑机接口来检测睡意 ， 成功率约为84% 。 在过去的十年中 ， 眼科技术也得到了显著改进 ， 生产出高效、小型和廉价的设备 。
科学家已经提出了具有多种设计的系统 ， 头戴式或驱逐式 ， 它们可以集成到几乎任何预先存在的系统中 ， 并获得有效的结果 。 斯坎内拉等人表明 ， 可以使用眼动仪区分飞行阶段 ， 同时在受试者间和受试者内的变异性方面表现出显著的独立性 。 更接近警戒研究 ， 德海斯等人发现嵌入式眼动仪允许在标称和退化条件下在飞行期间检测凝视特征 。 一些研究已经证明了在操作环境中使用EEG进行警戒监测的可能性 。
【研究多模态分类器，以查看是否可以提高成功率，可能会被证明是有用的】卡本等人从心电图收集数据 ， 这些数据放在远程机组人员和火车司机身上 ， 设备连接在安全带上 。 布森等人 。 使用更具侵入性的系统记录了相同的信息 ， 以使用自适应自动化设计飞行模拟器界面 。 他们的系统可以准确地对不同程度的警惕做出反应 。 然而 ， 可接受性在实验期间没有进行评估 。 尽管如此 ， 这些结果仍然证明了构建更好的人机界面的可能性 ， 这可能会防止许多相关的事故发生 。
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