Vers des interfaces cérébrales adaptées aux utilisateurs : interaction robuste et apprentissage statistique basé sur la géométrie riemannienne

Vers des interfaces cérébrales adaptées aux utilisateurs : interaction robuste et apprentissage statistique basé sur la géométrie riemannienne

Au cours des deux dernières décennies, l'intérêt porté aux interfaces cérébrales ou Brain Computer Interfaces (BCI) s’est considérablement accru, avec un nombre croissant de laboratoires de recherche travaillant sur le sujet. Depuis le projet Brain Computer Interface, où la BCI a été présentée...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Kalunga, Emmanuel
Other Authors: Université Paris-Saclay (ComUE)
Language:fr
Published: 2017
Subjects:
Interfaces cerveau-Machines
Traitement de signal
Géometrie Riemannienne
Apprentissage statistique
Electroencephalographie (EEG)
Transfert d'apprentissage
Brain-Computer Interface
Signal processing
Riemannian geometry
Machine learning
Electroencephalography (EEG)
Transfer learning
006.3
Online Access:http://www.theses.fr/2017SACLV041/document

Internet

http://www.theses.fr/2017SACLV041/document

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