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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Online Workload Recognition from EEG Data during Cognitive Tests and Human-Machine Interaction

verfasst von : Dominic Heger, Felix Putze, Tanja Schultz

Erschienen in: KI 2010: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a system for live recognition of mental workload using spectral features from EEG data classified by Support Vector Machines. Recognition rates of more than 90% could be reached for five subjects performing two different cognitive tasks according to the flanker and the switching paradigms. Furthermore, we show results of the system in application on realistic data of computer work, indicating that the system can provide valuable information for the adaptation of a variety of intelligent systems in human-machine interaction.

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Metadaten
Titel
Online Workload Recognition from EEG Data during Cognitive Tests and Human-Machine Interaction
verfasst von
Dominic Heger
Felix Putze
Tanja Schultz
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-16111-7_47