發(fā)布時間：2017-09-21 07:48

  本文關(guān)鍵詞：基于EEG與計(jì)算機(jī)視覺的人臉檢索閉環(huán)系統(tǒng)

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【摘要】：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已在大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫的檢索上取得巨大成功,但是當(dāng)人臉的表情、姿態(tài)、光照出現(xiàn)較大變化時,計(jì)算機(jī)視覺的性能會出現(xiàn)明顯下降。人腦具有強(qiáng)大的人臉識別能力,在表情、姿態(tài)、光照等變化上表現(xiàn)出很強(qiáng)的魯棒性。研究表明,人腦的EEG (Electroencephalography)信號中存在許多與人臉識別相關(guān)的ERP (Event Related Potential)成分,通過單次ERP檢測識別人臉相關(guān)的ERP成分可以實(shí)現(xiàn)快速人臉識別。本文通過基于單次ERP檢測的腦機(jī)接口技術(shù)將入腦強(qiáng)大的人臉識別能力與計(jì)算機(jī)視覺快速的計(jì)算能力結(jié)合,提出腦機(jī)融合的閉環(huán)系統(tǒng),用于快速人臉檢索。該閉環(huán)系統(tǒng)包含人臉圖庫,EEG模塊和計(jì)算機(jī)視覺三大模塊。在閉環(huán)系統(tǒng)的每輪迭代中,人臉圖像通過快速序列視覺范式(Rapid Serial Visual Presentation, RSVP)呈現(xiàn)給被試,EEG模塊通過單次ERP檢測選出被試最感興趣的候選人臉。計(jì)算機(jī)視覺模塊根據(jù)視覺相似度從圖庫中選出與候選集合最相似的人臉圖像在下一輪呈現(xiàn)給被試。經(jīng)過多輪迭代,以圖庫中人臉圖像的相似度排序作為最終的檢索結(jié)果,以平均精度(average precision, AP)作為性能評估準(zhǔn)則。與以往的閉環(huán)圖像檢索系統(tǒng)相比,該系統(tǒng)首次應(yīng)用于難度較大的人臉檢索,并設(shè)計(jì)了基于有監(jiān)督(Support Vector Machine, SVM)和無監(jiān)督(K-means和Self-organizing Map,SOM)的方法用于優(yōu)化閉環(huán)策略,剔除EEG候選圖像中的非目標(biāo)人臉,顯著提高系統(tǒng)的整體性能。離線分析表明,本論文提出的基于有監(jiān)督的目標(biāo)優(yōu)化策略能將EEG候選人臉圖像中目標(biāo)人臉的比例從69.76%提高到96.95%,檢索AP從0.8067提高到0.9044�；跓o監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)優(yōu)化策略則將目標(biāo)人臉的比例提高到95.03%,檢索AP提高到0.9162。在線人臉檢索實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了該閉環(huán)系統(tǒng)的優(yōu)越性能。綜上所述,將基于EEG的腦機(jī)接口技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合可克服計(jì)算機(jī)視覺在光照、姿態(tài)和表情上的缺陷,實(shí)現(xiàn)較為快速、準(zhǔn)確的人臉檢索。
【關(guān)鍵詞】：閉環(huán)系統(tǒng) 腦機(jī)接口 單次ERP檢測 人臉檢索 計(jì)算機(jī)視覺
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-25
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 腦機(jī)接口簡介14-15
• 1.3 事件相關(guān)電位15-17
• 1.4 基于單次ERP檢測的圖像檢索系統(tǒng)17-20
• 1.5 基于EEG和計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索系統(tǒng)20-23
• 1.6 研究目標(biāo)與研究內(nèi)容23-24
• 1.6.1 研究目標(biāo)23
• 1.6.2 研究內(nèi)容23-24
• 1.7 本文結(jié)構(gòu)24-25
• 第2章 實(shí)驗(yàn)范式與閉環(huán)系統(tǒng)軟件平臺設(shè)計(jì)25-33
• 2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)25-29
• 2.1.1 基于EEG的人臉檢索實(shí)驗(yàn)范式25-26
• 2.1.2 人臉數(shù)據(jù)庫建立26-27
• 2.1.3 數(shù)據(jù)采集27-29
• 2.2 閉環(huán)系統(tǒng)的軟件平臺設(shè)計(jì)29-32
• 2.2.1 用戶界面29-31
• 2.2.2 EEG模塊31-32
• 2.2.3 計(jì)算機(jī)視覺模塊32
• 2.3 本章小結(jié)32-33
• 第3章 系統(tǒng)模塊實(shí)現(xiàn)與閉環(huán)策略設(shè)計(jì)33-62
• 3.1 EEG模塊33-42
• 3.1.1 腦電信號預(yù)處理和特征提取34-37
• 3.1.2 單次ERP檢測37-42
• 3.2 計(jì)算機(jī)視覺模塊42-44
• 3.2.1 人臉相似度計(jì)算42-43
• 3.2.2 基于相似度的人臉圖像排序43-44
• 3.3 閉環(huán)策略設(shè)計(jì)與離線分析44-60
• 3.3.1 閉環(huán)策略設(shè)計(jì)45-46
• 3.3.2 檢索結(jié)果衡量標(biāo)準(zhǔn)46-47
• 3.3.3 基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)優(yōu)化閉環(huán)策略47-53
• 3.3.4 基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)優(yōu)化閉環(huán)策略53-60
• 3.4 本章小結(jié)60-62
• 第4章 閉環(huán)人臉檢索在線實(shí)驗(yàn)62-69
• 4.1 在線實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)62-63
• 4.2 在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63-68
• 4.3 本章小結(jié)68-69
• 第5章 總結(jié)與展望69-71
• 5.1 工作總結(jié)69-70
• 5.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 作者簡歷75-76
• 致謝76

【相似文獻(xiàn)】

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