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基于人臉辨別的腦機接口系統(tǒng)范式及分類算法研究

發(fā)布時間:2025-06-27 05:56
  近十幾年間,腦機接口系統(tǒng)不斷發(fā)展,已取得穩(wěn)定良好的性能。但由于系統(tǒng)實用性較低,仍無法投入大規(guī)模的應(yīng)用。本文在總結(jié)歸納的基礎(chǔ)上,從兩方面著手提升腦機接口系統(tǒng)的性能:第一、優(yōu)化刺激誘發(fā)范式,即提出可誘發(fā)更大振幅、更多種類事件相關(guān)電位的刺激范式;第二、優(yōu)化分類識別算法,即尋求訓練模型更好,分類準確率更高的分類算法。刺激誘發(fā)范式方面,為探究大腦在辨別人臉時的認知機制以及熟悉度(familiarity)屬性對腦機接口系統(tǒng)的影響機制,本文基于人臉刺激誘發(fā)范式,提出用熟悉度更高的熟悉人臉(母親)和自己的臉代替著名人臉(中國籃球運動員姚明),同時采用行列閃矩陣變換的方式避免了傳統(tǒng)行列閃刺激范式中的“鄰閃”現(xiàn)象。然后比較了被試者在熟悉人臉、自己的臉、著名人臉三種刺激范式實驗中誘發(fā)出的事件相關(guān)電位的特點和差異,并采用傳統(tǒng)的貝葉斯線性判別分析分類算法比較了三種人臉刺激范式的性能。實驗結(jié)果證明,自己的臉刺激范式相比于熟悉人臉和著名人臉刺激范式,確實誘發(fā)了振幅更大的P300電位,并取得了更高的分類正確率。分類識別算法方面,本文研究了深度學習在腦電信號分類中的應(yīng)用,提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于腦電信號的分類識別,設(shè)計并...

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1 Quick-Caps電極帽

圖2.1 Quick-Caps電極帽

CompumdicsNeuroscan提供的Quick-Caps電極帽由高彈性透氣萊卡材料制成,如圖2.1所示。它具有柔軟的氯丁橡膠電極凝膠儲存器,可提高被試者的舒適度。64個電極都按照國際10-20電極放置標準放置。SYNAmpsRT是來自CompumdicsNeuros....


圖2.2 SYNAmps RT放大器

圖2.2 SYNAmps RT放大器

SYNAmpsRT是來自CompumdicsNeuroscan的最新EEG、ERP和EP放大器,如圖2.2所示。它為放大器技術(shù)設(shè)立了一個新的標準,提供了一個高采樣率(20000Hz)記錄P300的采集系統(tǒng)。64通道的SynAmpsRTEEG系統(tǒng)有一個流漿箱,包括64個單極....


圖3.1行列閃刺激范式

圖3.1行列閃刺激范式

基于小概率誘發(fā)的原理,Farwell和Donchin于1988年提出了經(jīng)典的行列閃刺激范式(FD)[19]。范式界面是一個6?6的字符矩陣,包括26個英文字母(A-Z)和10個數(shù)字(0-9),背景為黑色,如圖3.1所示。實驗開始后,所有字符按行和列隨機由灰色變?yōu)榘咨?當包含目標字....


圖3.2單閃刺激范式

圖3.2單閃刺激范式

但是,行列閃刺激范式確定目標字符的方式仍有欠缺,相鄰字符會互相干擾(鄰閃),且字符識別的正確率不高。于是2004年,Guan在行列閃刺激范式的基礎(chǔ)上提出了單閃刺激范式,如圖3.2所示[20]。目標字符出現(xiàn)的概率從16降低到了136,也將行和列兩次高亮確定目標字符降為僅需一次。....



本文編號:4053916

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