基于事件相關(guān)電位的圖像分類研究和在線系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖像分類在許多領(lǐng)域都有著越來越廣泛的應用。雖然利用計算機技術(shù)處理數(shù)量龐大的圖像的分類被寄予厚望，但是效果并不總能令人滿意，尤其是，計算機并不能很好得理解人的意圖。而近來作為一種新的人機接口的形式，并且在幫助殘疾人與外界溝通方面有著重要應用的腦機接口(brain-computerinterface，BCI)技術(shù)已經(jīng)被用于一些圖像分類的研究。該技術(shù)通過分析人在瀏覽圖像時的事件相關(guān)電位(Event-relatedpot

2、ential，ERP)腦電信號得到人感興趣或者想要的目標圖像。然而，如電子相冊分類、電視節(jié)目/視頻內(nèi)容選擇等潛在應用中的圖像集，與已有的研究中使用的圖像集有很大的不同，這些圖像之間存在較好的語義關(guān)聯(lián)并且可以粗略地屬于相同的一類，本文中將這種圖像集稱為精細分類的圖像集。
　　精細分類圖像集對于腦機接口技術(shù)進行圖像分類而言，由于人在區(qū)分圖像內(nèi)容時的難度增加了，因此也增加了腦電信號分析的難度，因此，本文的工作，就是以動物圖集和人臉圖集作

3、為研究對象，探索使用ERP信號對精細分類圖像集進行進一步分類的可行性。本文通過對不同圖集的ERP信號的離線分類以及ERP成分的分析，來研究使用ERP信號對精細分類圖像的分類的可行性，并且搭建了在線的實驗系統(tǒng)進行在線實驗驗證。
　　在使用ROC曲線下方面積來衡量圖像分類結(jié)果的情況下，離線的ERP信號分類結(jié)果表明，對于動物圖集平均的分類結(jié)果可以達到0.85以上，對于人臉圖集平均的分類結(jié)果可以達到0.75以上;ERP分析的結(jié)果中僅使用N