Los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI) permiten a los usuarios comunicarse con el mundo exterior mediante el reconocimiento de la actividad cerebral sin la ayuda del sistema nervioso motor periférico. La BCI basada en P300 es uno de los sistemas de BCI más utilizados que puede obtener una alta precisión de clasificación y una tasa de transferencia de información (ITR). Los estímulos faciales pueden dar lugar a grandes potenciales relacionados con eventos y mejorar el rendimiento de la ICB basada en P300. Sin embargo, los estudios anteriores sobre los estímulos faciales se centraron principalmente en el efecto de varios tipos de caras (es decir, la expresión de la cara, la familiaridad de la cara y las multifaces) en el rendimiento de la BCI. Los estudios sobre la influencia de las diferencias de transparencia de las caras son escasos. Por lo tanto, investigamos el efecto del patrón facial semitransparente (STF-P) (el sujeto podía ver el personaje objetivo cuando los estímulos parpadeaban) y el patrón facial tradicional (F-P) (el sujeto no podía ver el personaje objetivo cuando los estímulos parpadeaban) en el rendimiento del BCI desde la perspectiva de la transparencia. Los resultados mostraron que el STF-P obtuvo una precisión de clasificación y un ITR significativamente mayores que los del F-P (p
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