CN104461017A - 交互方法、交互装置及用户设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种交互方法、交互装置及用户设备，所述方法包括：获取一用户的额极脑电信息；根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。本申请实施例的技术方案通过在用户的额极脑电信息中获取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为与用户的眼动相关的眼动相关信息，可以更准确、方便的从脑电信息中区分出眼动相关的信息。
Description
技术领域
本申请涉及脑电处理技术领域，尤其涉及一种基于脑电的交互方法、交互装置及用户设备。
背景技术
脑电波(Electroencephalogram，EEG)是大脑在活动时，脑皮质细胞群之间形成电位差，从而在大脑皮质的细胞外产生电流。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。用户的眼动等动作会对脑电信息产生影响，在一些场合下需要从脑电信息中分辨出与所述眼动对应的眼动相关信息。
发明内容
本申请实施例可能的目的是：提供一种基于脑电的交互技术方案。
第一方面，本申请的一可能的实施方案提供了一种交互方法，包括：
获取一用户的额极脑电信息；
根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
结合第一方面，在第二种可能的实施方案中，所述眼动相关信息的幅度不小于1毫伏。
结合第一方面上述任一种可能的实施方案，在第三种可能的实施方案中，所述方法还包括：
至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息。
结合第一方面上述任一种可能的实施方案，在第四种可能的实施方案中，所述眼动信息包括所述用户的眨眼信息。
结合第一方面上述任一种可能的实施方案，在第五种可能的实施方案中，所述眨眼信息包括眨眼类型信息，所述眨眼类型信息对应的眨眼类型包括：
指令性眨眼、保护性眨眼以及无意识眨眼。
结合第一方面上述任一种可能的实施方案，在第六种可能的实施方案中，所述方法还包括：
根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
第二方面，本申请的一可能的实施方案提供了一种交互装置，包括：
脑电信息获取模块，用于获取一用户的额极脑电信息；
眼动相关信息获取模块，用于根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
结合第二方面，在第二种可能的实施方案中，所述眼动相关信息获取模块进一步的用于：
根据所述额极脑电信息得到频率不大于4Hz、幅度不小于1毫伏的所述眼动相关信息。
结合第二方面上述任一种可能的实施方案，在第三种可能的实施方案中，所述装置还包括：
眼动信息获取模块，用于至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息。
结合第二方面上述任一种可能的实施方案，在第四种可能的实施方案中，所述眼动信息包括所述用户的眨眼信息；
所述眼动信息获取模块包括：
眨眼信息获取单元，用于根据所述眼动相关信息得到所述眨眼信息。
结合第二方面上述任一种可能的实施方案，在第五种可能的实施方案中，所述眨眼信息包括眨眼类型信息；
所述眨眼信息获取单元包括：
眨眼类型获取子单元，用于根据所述眼动相关信息得到所述眨眼类型信息；
其中，所述眨眼类型信息对应的眨眼类型包括：
指令性眨眼、保护性眨眼以及无意识眨眼。
结合第二方面上述任一种可能的实施方案，在第六种可能的实施方案中，所述装置还包括：
操作执行模块，用于根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
第三方面，本申请的一可能的实施方案提供了一种用户设备，包括上面所述的交互装置。
结合第三方面，在第二种可能的实施方案中，所述用户设备包括：头戴式可穿戴设备。
本申请实施例的至少一个实施方案通过在用户的额极脑电信息中获取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为与用户的眼动相关的眼动相关信息，可以更准确、方便的从脑电信息中区分出眼动相关的信息。
附图说明
图1为本申请实施例的一种交互方法的流程图；
图2为本申请实施例的一种交互方法中通过智能帽子采集额极脑电信息的示意图；
图3为本申请实施例的一种交互方法的流程图；
图4为本申请实施例的一种交互方法中额极脑电信息分别保护性眨眼和指令性眨眼对应部分的示意图；
图5为本申请实施例的一种交互装置的结构示意框图；
图6a和6b分别为本申请实施例的两种交互装置中脑电信息获取模块的结构示意框图；
图6c为本申请实施例的一种交互装置的结构示意框图；
图6d为本申请实施例的一种交互装置的眼动信息获取模块的结构示意框图；
图6e为本申请实施例的一种交互装置的眨眼信息获取单元的结构示意框图；
图7为本申请实施例的一种交互装置的结构示意框图；
图8为本申请实施例的一种用户设备的结构示意框图。
具体实施方式
下面结合附图(若干附图中相同的标号表示相同的元素)和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
本领域技术人员可以理解，本申请中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
在对脑电信息进行研究的技术中，由于眼动会对脑电信息产生影响，在一些场合中需要将脑电信息中的眼动相关信息分辨出来。本申请的发明人通过研究发现，在用户眼动时，脑电信息的额极脑电信息(其中左眼对应于左额极(FP1)，右眼对应于右额极(FP2))中会对应出现频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分，因此，通过用户的额极脑电信息与眼动的上述对应关系，可以准确、方便的从脑电信息中获取对应的眼动信息。为此，如图1所示，本申请实施例提供了一种交互方法，包括：
S110获取一用户的额极脑电信息；
S120根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
举例来说，本申请提供的交互装置作为本实施例的执行主体，执行S110～S120。具体地，所述交互装置可以以软件、硬件或软硬件结合的方式设置在用户设备中，或者，所述交互装置本身就是所述用户设备；所述用户设备包括但不限于：智能眼镜、智能头盔、智能帽子等头戴式可穿戴设备，或者，在一些可能的实施方式中，所述用户设备还可以为手机、平板电脑、电脑等电子设备。
本申请实施例的实施方式通过在用户的额极脑电信息中获取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为与用户的眼动相关的眼动相关信息，可以更准确、方便的从脑电信息中区分出眼动相关的信息。
通过下面的实施方式进一步说明本申请实施例的各步骤：
S110获取一用户的额极脑电信息。
在本申请实施例中，所述额极脑电信息包括左额极脑电信息和右额极脑电信息中的至少一个。其中，在需要检测左眼眼动的场合，所述额极脑电信息包括左额极脑电信息；在需要检测右眼眼动的场合，所述额极脑电信息包括右额极脑电信息；在需要检测两眼眼动的场合，所述额极脑电信息包括所述左额极脑电信息和所述右额极脑电信系。
在一种可能的实施方式中，所述步骤S110可以为通过EEG传感器采集所述额极脑电信息。
在一种可能的实施方式中，如图2所示，可以通过在智能帽子内与用户的左额极FP1和右额极FP2对应的位置设置对应的EEG电极片来采集所述额极脑电信息。
在另一种可能的实施方式中，所述步骤S110还可以为通过通信的方式从至少一外部设备获取所述额极脑电信息。所述至少一外部设备例如可以为具有上面所述的EEG传感器的头戴设备。
在一种可能的实施方式中，本实施方式方法的执行主体例如包含在手机、电脑等用户设备中，其自身不包括EEG传感器，而是通过通信从用户的头戴设备获取所述额极脑电信息。
S120根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息。
在本申请实施例中，所述眼动相关信息为所述脑电信息中与眼动相关的部分。
在一种可能的实施方式中，在所述额极脑电信息中提取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为所述眼动相关信息。
本申请的发明人经过研究发现，所述眼动相关信息与用户的眼动时形成的视网膜与角膜之间的眼电信号正相关。即，所述眼动相关信息的变化趋势与所述眼电信号的变化趋势一致。因此，本申请实施例通过所述眼动相关信息可以准确的确定用户的眼动信息。
在一种可能的实施方式中，进一步的，所述眼电相关信息的幅度不小于1毫伏。
在一些可能的应用场景中，所述眼动相关信息可以用于从脑电信息中准确地将眼动的干扰去除。在本应用场景中，不需要再额外测量眼电信号，只通过脑电信息就可以准确地将眼动带来的干扰去除，更加方便。
在一种可能的应用场景中，在确定了所述眼动相关信息后，需要使用所述眼动相关信息获取用户的眼动信息，以进行进一步的眼控操作。因此，在一种可能实施方式中，如图3所示，所述方法还包括：
S130至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息；
S140根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
在一种可能的实施方式中，所述眼动信息包括：用户眼睛的转动信息、用户的眨眼信息等。
在一种可能的实施方式中，例如可以通过训练学习的方式得到各种眼睛运动对应的眼动相关信息的至少一特征。例如，在一些可能的实施方式中，所述至少一特征包括以下的至少一种：幅度范围、频率分布、持续时间等特征。
其中，在一种可能的实施方式中，可以通过对多个样本用户进行训练学习，得到通用于任意用户的至少一特征。
在另一种可能的实施方式中，为了使得到的至少一特征更有针对性，可以对所述用户的各种眼睛运动进行训练，得到与所述用户对应的个性化的至少一特征，提高所述眼动信息获取的准确性。
通过这些特征，对所述眼动相关信息进行分析，可以得到对应的眼动信息。
在一些可能的应用场景中，例如常用的眼控技术中，需要使用用户的眨眼来控制对应操作的执行，因此，在一种可能的实施方式中，所述眼动信息包括所述用户的眨眼信息。在本实施方式中，直接根据所述眼动相关信息得到所述眨眼信息等信息。
在另一些可能的应用场景中，所述眼动信息例如可以为根据所述眼动相关信息获取的与用户的眼动对应的波形信息。例如，将所述眼动相关信息中，其它因素的影响去除，从而得到对应的眼动信息；或者，根据眼动相关信息与眼电信号之间的对应关系，模拟出与用户的眼动对应的眼电信号作为所述眼动信息。然后再根据所述眼动信息来得到对应的眼睛转动信息、眨眼信息等信息。
并且，进一步的，在一些可能的实施方式中，为了让用户的眨眼指令更加准确地被传达，所述眨眼信息包括眨眼类型信息，所述眨眼类型信息对应的眨眼类型包括：
指令性眨眼、保护性眨眼以及无意识眨眼。
在本申请实施例的描述中，所述“保护性眨眼”为用户对外部突如其来的刺激的应激保护性眨眼，例如：细小异物的进入、强光照射以及物体朝向眼睛袭来的恫吓会引起所述保护性眨眼；所述“指令性眨眼”为用户为了向一设备发出某种控制信号而进行的有意识眨眼，例如：通过眨动右眼发出一预定的控制信号，使得例如智能眼镜的设备产生对应的控制指令，例如照一张照片；所述“无意识眨眼”为用户由于生理需要对眼球进行湿润的规律性眨眼，其频率一般为每分钟十几次，并且一般是用户无意识的情况下进行的。
不同的眨眼类型会对应眼动相关信息的不同特征，在一种可能的实施方式中，一用户的一次保护性眨眼和一次指令性眨眼的额极EEG幅度(EEG Amplitude)随时间(Time)变化的波形示意图如图4所示，可以看出，保护性眨眼的剧烈程度要大于指令性眨眼，因此从额极脑电波形示意图中额极脑电波形的幅度峰值等特征可以确定对应的眨眼为保护性眨眼还是指令性眨眼。
在一种可能的实施方式中，对应于不同的眨眼类型，可以执行不同的操作。例如：在确定所述眼动相关信息对应的眼动信息为无意识眨眼时，可能不进行任何操作；在确定所述眼动信息为指令性眨眼时，执行发出对应的指令的操作；在确定所述眼动信息为保护性眨眼时，例如可以作为无效指令剔除；或者，例如还可以执行对眼睛进行保护的操作，例如在用户面对强光而进行保护性眨眼时，将用户的颜色可调眼镜变更为墨镜颜色以保护用户的眼睛。
当然，在其它可能的实施方式中，所述眨眼信息还可以包括其它可能的信息，例如：眨眼频率信息，后续步骤例如可以根据所述眨眼频率信息判断用户是否处于疲劳状态，进行执行对应的提醒等操作。
本领域技术人员可以看出，在需要测量用户的脑电信息同时又需要获取用户的眼动信息的场合，通过本申请实施例的各实施方式，使用已有的脑电信息就可以准确的获取用户的眼动信息，不需要额外对用户的眼动进行检测，实现方便。
本领域技术人员可以理解，在本申请具体实施方式的上述方法中，各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请具体实施方式的实施过程构成任何限定。
如图5所示，本申请实施例的一种可能的实施方式提供了一种交互装置500，包括：
脑电信息获取模块510，用于获取一用户的额极脑电信息；
眼动相关信息获取模块520，用于根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
本申请实施例的实施方式通过在用户的额极脑电信息中获取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为与用户的眼动相关的眼动相关信息，可以更准确、方便的从脑电信息中区分出眼动相关的信息。
通过下面的实施方式进一步说明本申请实施例的各模块、单元。
如图6a所示，在一种可能的实施方式中，所述脑电信息获取模块510包括：
EEG传感器511，用于采集所述额极脑电信息。
如图6b所示，在另一种可能的实施方式中，所述脑电信息获取模块510包括：
通信单元512，用于从一外部设备，例如所述EEG传感器或具有所述EEG传感器的头戴设备，通过通信的方式获取所述额极脑电信息。
在一种可能的实施方式中，所述眼动相关信息获取模块520进一步的用于：
根据所述额极脑电信息得到频率不大于4Hz、幅度不小于1毫伏的所述眼动相关信息。
在本申请实施例中，所述眼动相关信息进一步的描述参见图1所示实施例中对应的描述。
在一些可能的应用场景中，所述眼动相关信息可以用于从脑电信息中准确地将眼动的干扰去除。在本应用场景中，不需要再额外测量眼电信号，只通过脑电信息就可以准确地将眼动带来的干扰去除，更加方便。
在一种可能的应用场景中，在确定了所述眼动相关信息后，需要使用所述眼动相关信息获取用户的眼动信息，以进行进一步的眼控操作。因此，在一种可能的实施方式中，如图6c所示，所述装置500还包括：
眼动信息获取模块530，用于至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息。
操作执行模块540，用于根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
在一种可能的实施方式中，所述眼动信息包括：用户眼睛的转动信息、用户的眨眼信息等。
如图6d所示，在一种可能的实施方式中，所述眼动信息获取模块530可以包括：
眨眼信息获取单元531，用于根据所述眼动相关信息得到所述眨眼信息。
在一种可能的实施方式中，所述眨眼信息可以包括眨眼类型信息、眨眼频率信息等。
如图6e所示，在一种可能的实施方式中，所述眨眼信息获取单元531包括：
眨眼类型获取子单元5311，用于根据所述眼动相关信息得到所述眨眼类型信息；
其中，所述眨眼类型信息对应的眨眼类型包括：
指令性眨眼、保护性眨眼以及无意识眨眼。
本申请实施例中各模块、单元功能的进一步实现参见图1-图4所示实施例中对应的描述，这里不再赘述。
本领域技术人员可以看出，在需要测量用户的脑电信息同时又需要获取用户的眼动信息的场合，通过本申请实施例的各实施方式，使用已有的脑电信息就可以准确的获取用户的眼动信息，不需要额外对用户的眼动进行检测，实现方便。
图7为本申请实施例提供的又一种交互装置700的结构示意图，本申请具体实施例并不对交互装置700的具体实现做限定。如图7所示，该交互装置700可以包括：
处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730、以及通信总线740。其中：
处理器710、通信接口720、以及存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。
通信接口720，用于与比如客户端等的网元通信。
处理器710，用于执行程序732，具体可以执行上述方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序732可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器710可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器730，用于存放程序732。存储器730可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。程序732具体可以用于使得所述交互装置700执行以下步骤：
获取一用户的额极脑电信息；
根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
程序732中各步骤的具体实现可以参见上述实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
如图8所示，本申请实施例一种可能的实施方式提供了一种用户设备800，包括图5、图6a～6c或图7所示实施方式中的交互装置810。
本申请实施例的用户设备通过所述交互装置在用户的额极脑电信息中获取频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏的部分作为与用户的眼动相关的眼动相关信息，可以更准确、方便的从脑电信息中区分出眼动相关的信息。
在一种可能的实施方式中，所述用户设备包括：头戴式可穿戴设备。例如，在一些可能的实施方式中，所述头戴式可穿戴设备可以为以下的一种：智能眼镜、智能头盔、智能帽子等。
在一些可能的实施方式中，所述用户设备还可以为手机、平板电脑、电脑等其它电子设备。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施方式仅用于说明本申请，而并非对本申请的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请的范畴，本申请的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种交互方法，其特征在于，包括：
获取一用户的额极脑电信息；
根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述眼动相关信息的幅度不小于1毫伏。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述眼动信息包括所述用户的眨眼信息。
5.如权利要求3和4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
6.一种交互装置，其特征在于，包括：
脑电信息获取模块，用于获取一用户的额极脑电信息；
眼动相关信息获取模块，用于根据所述额极脑电信息得到所述额极脑电信息中的眼动相关信息，其中，所述眼动相关信息的频率不大于4Hz、幅度不小于100微伏。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述眼动相关信息获取模块进一步的用于：
根据所述额极脑电信息得到频率不大于4Hz、幅度不小于1毫伏的所述眼动相关信息。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
眼动信息获取模块，用于至少根据所述眼动相关信息得到所述用户的眼动信息。
9.如权利要求6-8中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
操作执行模块，用于根据所述眼动信息，执行至少一设定操作。
10.一种用户设备，其特征在于，包括权利要求6-9中任一项所述的交互装置。
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| Lemm et al. | Spatio-spectral filters for improving the classification of single trial EEG | |
| CN104182041B (zh) | 眨眼类型确定方法及眨眼类型确定装置 | |
| Reuderink et al. | A subject-independent brain-computer interface based on smoothed, second-order baselining | |
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| Singla et al. | Comparison of ssvep signal classification techniques using svm and ann models for bci applications | |
| Wittevrongel et al. | Faster p300 classifier training using spatiotemporal beamforming | |
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| Chennu et al. | The cost of space independence in P300-BCI spellers | |
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| Breitwieser et al. | A hybrid three-class brain–computer interface system utilizing SSSEPs and transient ERPs | |
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| Singla et al. | BCI based wheelchair control using steady state visual evoked potentials and support vector machines | |
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| Jochumsen et al. | Classification of hand grasp kinetics and types using movement-related cortical potentials and EEG rhythms | |
| Yousefi et al. | Exploiting error-related potentials in cognitive task based BCI | |
| Huda et al. | Recognition of reading activity from the saccadic samples of electrooculography data | |
| US10646133B2 (en) | Dominant eye determining method and device | |
| CN105030244A (zh) | 一种眨眼的检测方法和检测系统 | |
| CN106137207A (zh) | 进食动作信息确定方法和装置 | |
| Hosseini et al. | Investigating the application of graph theory features in hand movement directions decoding using EEG signals | |
| Dietrich et al. | Towards EEG-based eye-tracking for interaction design in head-mounted devices | |
| Singla et al. | Influence of stimuli colour on feature classification for BCI applications | |
| CN104375644A (zh) | 主导眼确定方法和设备 | |
| Kim et al. | Identifying error features in a MI-BCI system using microstates |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150325 |