脑力外包:通过协作脑机接口众包识别任务
脑机接口(BCI)与神经反馈众包任务设计与质量控制数据科学家与分析师HCI 研究员
本文介绍了脑力外包:利用一组执行识别任务的人类贡献者的脑反应来确定刺激物的类别。我们研究了在给定一组常见刺激物的情况下,使用从参与者收集的脑电图(EEG)数据推断可靠类别标签的可能性有多大。一项实验(N=30)测量了面部视觉特征(性别、发色、年龄、微笑)的EEG反应,结果显示,与来自单个参与者的F1得分为0.67和随机机会得分为0.50相比,12名参与者的群体的F1得分提高了0.94。我们的结果证明了在标记任务中使用脑力外包的方法和实用可行性,并为在众包环境中使用脑机接口进行更广泛的应用开辟了途径。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
暂无符合条件(≥60% 相似度)的相关论文
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376288
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2020
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
4 位作者
sell
研究子方向
脑机接口(BCI)与神经反馈、众包任务设计与质量控制
work
职业/产业
数据科学家与分析师、HCI 研究员
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文