人臉識別中單次ERP時空特征分析及其快速檢索的應(yīng)用.pdf

1、人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛，現(xiàn)有的方法基本基于計算機視覺，由于臉部遮擋、光照強弱等因素造成識別效果不佳。而認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，人腦在進(jìn)行人臉識別時認(rèn)知過程較為特殊。本論文通過ERP信號時空特征的分析及其在快速目標(biāo)人臉檢索的應(yīng)用，實現(xiàn)了一種基于事件相關(guān)電位（Event-Related potential，ERP）信號檢測的快速人臉識別方法。
　　首先，本文設(shè)計了基于腦電的快速目標(biāo)人臉?biāo)鲗嶒灧桨?，然后，使用腦地形圖、差異波和T檢驗等方法

2、對人臉誘發(fā)的ERP信號進(jìn)行時空特征分析，其中N2、P3和N4波的時空特征在目標(biāo)與非目標(biāo)人臉上表現(xiàn)出顯著性差異。為了實現(xiàn)快速目標(biāo)人臉檢索的應(yīng)用，本文采用了公共空間模式、線性判別分析、支持向量機等算法對單次ERP進(jìn)行解碼，從而識別出目標(biāo)人臉。所有解碼結(jié)果的ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線面積皆大于85％，表明該方法的可行性。
　　為了進(jìn)一步提高該人臉識別方法的效果，本論文首次在目標(biāo)人臉檢索

3、中采用基于深度學(xué)習(xí)理論的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對單次ERP提取時空特征和解碼。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，因存在單個被試訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足問題，本文提出以下方法:先利用所有被試的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到初始模型，后用每個被試各自的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對初始模型進(jìn)一步優(yōu)化。結(jié)果表明，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以大大提高解碼效果，與支持向量機方法的平均Roc曲線面積結(jié)果相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的平均Roc曲線面積結(jié)果提高了4.4％，T檢驗p值為0.0021，12名被試的平均AUC結(jié)果達(dá)