摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象,它们人为地延伸了用户的身体,使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中,我们确定了一组与不同用户表征相关的概念,并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程,这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
自主运动由初级运动皮层 (M1) 驱动,个体可以学会随意调节单个神经元。然而,M1 也接收明显的感官输入并有助于感官驱动的运动反应。这些非意志信号在多大程度上限制了 M1 的自主调节?使用一个任务,其中单个神经元的发放率直接决定计算机光标沿视轴的位置,我们 5 评估了猴子在不同感官环境下调节单个神经元的能力。我们发现感官环境持续影响 M1 中单个神经元的意志控制。例如,视觉旋转生物反馈轴可能会使相同的神经任务变得轻松或困难。值得注意的是,几天内或几天之间的延长训练并不能解决这种差异。我们的研究结果表明,感官环境可以限制 M1 活动受意志控制的程度。10
脑机接口 (BCI) 在皮质活动和外部设备之间建立了直接连接。BCI 可以使用非侵入性方法,例如脑电图 (EEG),也可以使用侵入性方法,例如皮层电图 (ECoG) 或神经尖峰记录 (Homer 等人,2013;Guger 等人,2015、2018)。在过去的几十年里,人们开发了许多 BCI 方法,基于慢波、诱发电位 (EP)、稳态诱发电位 (SSEP)、基于代码的 EP 或运动想象 (MI) 范式,目的是将帮助人们的医疗应用推向市场。第一个 BCI 系统用于拼写、控制假肢或移动电脑屏幕上的光标 (Guger 等人,2015;Allison 等人,2020)。早期的 BCI 工作主要针对闭锁症或完全闭锁症患者。如今,越来越多的BCI技术临床应用正在被开发。
这项研究将提出一种无需任何电子设备即可控制光标位置的方法。而诸如单击和拖动等操作将使用各种手势来执行。作为输入设备,拟议的系统只需要一个网络摄像头。该系统将需要使用 OpenCV 和 Python 以及其他工具。相机的输出将显示在系统的屏幕上,以便用户可以进一步校准它。NumPy 和鼠标是用于创建此系统的 Python 要求 - 在项目第一阶段,实现和探索是在虚拟鼠标上完成的。它还包括手部跟踪,跟踪手掌并显示帧速率,手指计数,计数手指并使用手部跟踪模块作为其基础。之后,手势音量控制通过提取某些手部特征来控制音量。这些项目旨在提高生产力。我们使用 Open-Cv、Media-Pipe 和 Python 等技术。Media-Pipe 由 Google 开发。它非常高效,有助于为 AI 项目提供快速解决方案。
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与计算机(如 PC、游戏机或虚拟现实系统)进行交互。我们从用户的角度分析了这些不同对象在“用户表征”统一概念下的作用。这些表征是虚拟对象,它们人为地扩展了用户的身体,使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中,我们确定了一组与不同用户表征相关的概念,并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、代理感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程,这可以引导人机交互社区以更广泛的视角来了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
7.1 复位条件 7.2 输入格式化程序 7.3 RGB LUT 7.4 光标插入 7.5 RGB YC B -CR 矩阵 7.6 水平缩放器 7.7 垂直缩放器和防闪烁滤波器 7.8 FIFO 7.9 边界发生器 7.10 振荡器和离散时间振荡器(DTO) 7.11 低通时钟发生电路(CGC) 7.12 编码器 7.13 RGB 处理器 7.14 三重 DAC 7.15 HD 数据路径 7.16 时序发生器 7.17 HD 同步脉冲的模式发生器 7.18 I 2 C 总线接口 7.19 省电模式 7.20 对 SAA7104H 进行编程; SAA7105H 7.21 输入电平和格式 7.22 位分配图 7.23 I2C 总线格式 7.24 从属接收器 7.25 从属发送器
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象,它们人为地延伸了用户的身体,使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中,我们确定了一组与不同用户表征相关的概念,并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程,这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
(A) 协议的各个阶段:1. 肌肉活动转化为屏幕光标的移动。在这个图解示例中,右上方的目标出现时会发出相应的声音,提示参与者通过选择性激活两块肌肉将光标从中心移动到目标。灰色方形轮廓显示了这里的八个目标位置,但参与者在每次试验中都只看到一个目标。同样,参与者也看不到此处显示的肌肉图;他们必须了解哪块肌肉与每个方向相关。2. 训练要求学习用每只手臂将光标移动到八个目标位置。3. 训练继续,眼睛上蒙上面罩,以学习仅使用听觉信息执行任务。4. 预测试也仅使用听觉指示和反馈进行。参与者针对 16 个目标(每只手臂 8 个)进行测试,每个目标进行 8 次试验。5. 小睡期间包括对一半目标的 TMR,每只手臂 4 个。6. 后测与预测相同。
摘要:神经系统使用输出曲目来产生各种运动。因此,大脑必须解决如何在不同运动中发出相同输出的方式。最近的一项建议指出,网络连接性限制了神经活动的过渡,以遵循不同运动的不变规则,我们称其为“不变动态”。但是,尚不清楚不变动力学是否实际上用于驱动和概括跨移动的输出,以及它们为控制运动提供了什么优势。使用将运动皮层活性转化为神经假体光标输出的脑机界面,我们发现相同的输出是由不同运动中不同活动模式发出的。这些不同的模式然后根据不变动态模型过渡,从而导致模式驱动不同的未来输出。最佳控制理论揭示了这种不变动态的使用减少了控制运动所需的反馈输入。我们的结果表明,大脑使用不变动态来概括跨运动的输出。
樱桃MW 2200的符合人体工程学设计,该设计适合于手的自然曲率,使您可以舒适地工作更长的时间。紧凑型和无线计算机鼠标足够小,可以放在提供的袋中,并随身携带。其对称形状使其非常适合左手或右手用户。多亏了1,300-DPI光学传感器,樱桃MW 2200几乎可以在任何表面上进行精确的导航和流体光标控制。樱桃的名称一直代表键盘和鼠标的最高质量,而MW 2200也不例外,是您可以依靠的鼠标。其自动节能模式可允许使用随附的单个AA电池使用12个月的使用情况。将USB接收器插入计算机或笔记本电脑后,就可以归功于Plug&Play。额外的小纳米接收器提供可靠的连接,范围最多10米。Cherry MW 2200无绳鼠标将是您旅行和旅行时的忠实伴侣。