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. 2022 Aug 25;39(4):833–840. [Article in Chinese] doi: 10.7507/1001-5515.202108066

表 3. Comparison of research results and performance of eye-machine interfaces.

眼机交互界面的研究成果与性能比较

文献 分类方法 识别类型 平均准确度 备注
[36] 多次眨眼 8向眼动、有意眨眼 未提供 采用双阈值来检测多次眨眼
[13] 眨眼阈值 有意眨眼 95.25% 用户需要与相应按键闪烁频率同步眨眼
[16] 眨眼阈值 有意眨眼 93.60% 利用EOG信号的幅值和持续时间分类
[37] 眨眼阈值 有意眨眼 94.15% 以信号持续时间为特征,进行波形检测