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人眼是极化的 。 一些实验表明 ， 眼睛前部的角膜是正极 ， 而后部的视网膜是负极 。 这种潜力是由于与眼前角膜相比 ， 视网膜的新陈代谢率增加 。 眼电图信号是角膜-视网膜电位差的测量值 ， 范围为二至二十毫伏 ， 但记录的信号幅度范围为十五到二百微伏 。 将眼球建模为从视网膜指向角膜的单个偶极子 ， 眼电图成为眼睛相对于头部的位置的函数 ， 因此可用于测量眼球运动 ， 然后作为凝视输入 。
眼电图记录传统上通过放置五个记录电极进行：一对垂直放置在眼睛上方和下方 ， 以记录垂直运动 。 另一对在外眦旁边记录水平运动 ， 另一对在前额或耳后 ， 作为参考每个电极显示的极性归因于角膜和视网膜之间的电位差 ， 将眼睛从中心位置转向任何电极会导致该电极在面对角膜时带正电荷 ， 而不是另一个电极成为负极 。
该记录的电位差成为眼睛位置的量度 ， 并且通过适当的校准 ， 可以映射到垂直方向二度和水平方向一点五度范围内的眼球角位置 。 随着转换因子的变化 ， 每次记录开始时都需要进行校准 ， 以便能够将A/D值转换为角度 。 传统上 ， 校准的眼角运动被映射到屏幕坐标上以控制鼠标指针 。 用于测量眼球运动的眼电图无疑是一个完美的候选者 ， 因为它简单、成本低且计算量低复杂 。
布灵等人实施了最具创新性和吸引力的设计之一 。 他们介绍了一种新型嵌入式眼动仪 ， 基于可穿戴护目镜的系统 ， 配备干电极、光传感器和模拟放大板 。 加速度计被集成到框架中 ， 眼电图信号处理通过一个设计用于装入口袋的DSP组件实时执行 。 通过蓝牙功能进行数据记录和流式传输的存储容量都被考虑在内 。
布灵等人设计的基于护目镜的系统 。 该产品针对移动人机交互应用、活动识别和上下文感知 ， 设计特别符合人体工程学 ， 旨在为用户提供舒适感 ， 并消除将眼电图电极放置在用户眼睛周围的手动过程 。 实施了类似的新颖可穿戴设计 。 这些研究极大地促进了眼电图在未来人机交互中的高效和符合人体工程学的使用 。 在此之前 ， 调查首先介绍了基于眼电图的人机交互研究的历史记录 ， 以及它与脑机接口的关系 ， 然后根据采用的设计方法和应用领域对人机交互系统进行分类 。
【机器人|利用眼电图控制物理机器人，或许成为可能】
此外 ， 还讨论了科学家们的调查得出的有趣统计数据 ， 这些统计数据可能有助于深入了解该领域的研究趋势 。 最后 ， 调查强调了基于眼电图的系统在各种人机交互应用程序中的贡献 ， 这些应用程序致力于帮助严重残疾的人 ， 特别关注基于眼电图的虚拟键盘作为人机交互中研究最广泛的应用程序之一 。 此外 ， 作者对虚拟键盘特别感兴趣 。 使用来自人头的脑电图信号控制机器人的革命性想法始于一九八八年 ， 当时使用脑电图信号控制机器人 。
第二年 ， 即一九八九年 ， 首次使用眼电图信号控制机器人 。 是杰克·维达尔在一九九七年发起了这项挑战 。 一九七三年 ， 维达尔提出了使用生物信号移动物体的挑战 。 在挑战中 ， 除了脑电图 ， 他还提到了眼电图、肌电图、导联临床心电图等 。 维达尔本人是第一个回应他的挑战的人 ， 并在一九七七年年实现了对图形计算机屏幕对象的第一个脑电图控制 。 一九八九年年 ， 维达尔挑战的眼电图部分是通过第一个眼电图控制物理对象机器人实现的 。
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