Abstract: T. Le, N. Bui, T. Le (2020)

In: IFMBE Proceedings, 69, Eds.: V. Van Toi and T. Le and H. Ngo and T. H. Nguyen, Springer, Singapore, ISBN: 978-981-13-5858-6, 537–541p. (2020) DOI:10.1007/978-981-13-5859-3_93

Electrooculography feature extraction techniques for classification of eye movements

Understanding of eye movement is crucial for viewers' behavior recognition. The movement of eyeballs in space can be described by a nonlinear differential equation that should be processed with a special identification approach due to its nonlinearities. Electrooculography (EOG) is a technique for measuring the cornea-retinal standing potential that exists between the front and the back of the human eye. The EOG signal can be processed separately through the horizontal and vertical channel from the surface muscle around the eye. In this paper, we propose a method to describe the characteristic of EOG signals that can be used to detect eye movements. The method consists of two (2) main parts: recurrence quantification analysis to estimate the behavior of EOG signal and state space analysis to identify different types of eye movement. The assessment of the data suggests the potential parameters in characterizing EOG signal. The preliminary results indicate that state space analysis is promising in classifying different types of eye movement for activity recognition.

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