基于注意力的被动式脑机接口，从EEG中在线检测用户当前的注意力集中程度，并动态调整人机界面适应人的精神状态，这项新兴的技术蕴藏着巨大的潜在应用价值。EEG数据中注意力相关节律特征的选取，以及用于检测注意力状态的情感模型的建立是其中的核心支撑技术。为了提高注意力实时检测的精度，本研究将结合认知科学与信息科学的相关理论成果与研究方法，设计注意力诱发实验获取不同专注度的EEG数据，利用"任务-频带"能量差异图等手段选择注意力相关EEG节律特征；并设计快速SVM算法，实时准确地识别用户的注意力状态；进而据此动态调整走迷宫游戏中提示路线的清晰度，改善人机交互界面以提升用户的游戏体验。考虑到被动式BCI实用性的要求，我们拟采用新的EOG降噪方法，便携式EEG采集及实时数据处理等技术，从不同层面提升系统的易用性。最后，我们将集成阶段性研究成果，研制一个可示范的基于注意力的情感BCI原型系统。