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  • Subtile Interaktion in Virtual Reality (VR) mittles Brain-Computer Interfaces (BCIs) (Englischer Titel: Subtle Interaction in Virtual Reality (VR) via Brain-Computer Interfaces (BCIs))
    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Informatik , Betreuer: Jonas Auda, M.Sc. Details

    Subtile Interaktion in Virtual Reality (VR) mittels Brain-Computer Interfaces (BCIs)

    Gegenstand dieser Arbeit ist die Untersuchung von geeigneten Methoden zur Kalibrierung einer Brain-Computer Interface Umgebung auf einen Nutzer, welcher in Virtual Reality (VR) mit Objekten interagiert. Die Übersetzung von Gehirnsignalen in Befehle für VR Umgebungen stellt zurzeit eine große Herausforderungen dar. SSVEPs (Steady State Visual Evoked Potentials) sind eine bestimmte Art von Gehirnsignalen welche sich für die Nutzerinteraktion eignen. Dabei werden blinkende Elemente auf dem Bildschirm angezeigt, an die sich das Gehirnsignal angleicht wenn ein Nutzer diese anschaut. Jedoch erfordert SSVEP die Integration blinkender Elemente in das Interface und ist daher weder visuell ansprechend noch für die dauerhafte Interaktion mit Nutzern geeignet. In dieser Arbeit soll untersucht werden, welche Möglichkeiten mit Hinblick auf die Nutzung in VR, eine subtilere Art der Interaktion ermöglichen und somit dem Nutzer nicht als störend auffallen. Besonderes Augenmerk soll hierbei auf den angenehmen Nutzerzentrierten Kalibrierungsprozess des Systems gelegt werden. Anschließend soll die Effektivität des Prozesses in VR in einer Studie nachgewiesen werden.

    Ablauf der Thesis:

    1. Umfassende Literaturrecherche zu den Themen: BCI, SSVEP und VR.
    2. Einarbeitung in unsere BCI-Pipeline (OpenBCI, Python-Framework, Unity3D Anwendung, Keras).
    3. Entwicklung von Klassifikationslösungen mittels Signal Processing und Deep Learning zur Erkennung der Nutzerinteraktion.
    4. Entwicklung einer VR Applikation und Modellierung von SSVEP geeigneten virtuellen Objekten zur Durchführung einer Studie.
    5. Durchführung einer Studie zur empirischen Validierung der Korrektheit der entwickelten Verfahren.

    Verwandte Literatur:

    1. Zhu, D., Bieger, J., Garcia-Molina, G. & Aarts, R. (2010). A survey of stimulation methods used in SSVEP-based BCIs.
    2. Lalor, E. C., Kelly, S. P., Finucane, C., Burke, R., Smith, R., Reilly, R. B., & Mcdarby, G. (2005). Steady-State-VEP-Based Brain-Computer Interface Control in an Immersive 3D Gaming Environment
    3. Martinez, P., Bakardjian, H., & Cichocki, A. (2007). Fully online multicommand brain-computer interface with visual neurofeedback using SSVEP paradigm. Computational Intelligence and Neuroscience, 2007

    Erforderliche Kenntnisse/Voraussetzungen:

    1. Interesse an der Einarbeitung in mathematischen Verfahren zur Signalverarbeitung (Filter, Fourier-Transformation, Visualisierung)
    2. Sehr gute Programmierkenntnisse (Python, C#)
    3. Hohe Kreativität bei der Erstellung der Virtual Reality Applikation
    4. Interesse an der Einarbeitung in Machine Learning und Deep Learning

    Hilfreiches Vorwissen:

    1. Low/High/Bandpass Filter/FFT
    2. tensorflow/keras, numpy, scipy, matplotlib, pandas
    3. Multithreading (python/C#/Unity)

    Bei Interesse senden Sie eine E-Mail an Jonas Auda: jonas.auda@uni-due.de

  • Interaktion mit virtuellen und augmentierten Realitäten (Englischer Titel: Interacting with Virtual and Augmented Realities)
    Bachelorarbeit, Masterarbeit, Informatik , Betreuer: Jonas Auda, M.Sc. Details

    Falls Sie Interesse an einer Abschlussarbeit in diesem Themenbereich haben sprechen Sie uns einfach an. Wir erarbeiten mit Ihnen zusammen dann eine genaue Aufgabenstellung, die sowohl einen interessanten Forschungsbeitrag im Feld der Mensch-Computer Interaktion darstellt als auch ihre persönlichen Interessen wiederspiegelt.