人臉識(shí)別中單次ERP時(shí)空特征分析及其快速檢索的應(yīng)用.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛，現(xiàn)有的方法基本基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，由于臉部遮擋、光照強(qiáng)弱等因素造成識(shí)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(shí)別時(shí)認(rèn)知過(guò)程較為特殊。本論文通過(guò)ERP信號(hào)時(shí)空特征的分析及其在快速目標(biāo)人臉檢索的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了一種基于事件相關(guān)電位（Event-Related potential，ERP）信號(hào)檢測(cè)的快速人臉識(shí)別方法。
　　首先，本文設(shè)計(jì)了基于腦電的快速目標(biāo)人臉?biāo)鲗?shí)驗(yàn)方案，然后，使用腦地形圖、差異波和T檢驗(yàn)等方法

2、對(duì)人臉誘發(fā)的ERP信號(hào)進(jìn)行時(shí)空特征分析，其中N2、P3和N4波的時(shí)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(shí)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(xiàn)性判別分析、支持向量機(jī)等算法對(duì)單次ERP進(jìn)行解碼，從而識(shí)別出目標(biāo)人臉。所有解碼結(jié)果的ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線(xiàn)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(shí)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(duì)單次ERP提取時(shí)空特征和解碼。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，因存在單個(gè)被試訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足問(wèn)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(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到初始模型，后用每個(gè)被試各自的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)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(jī)方法的平均Roc曲線(xiàn)面積結(jié)果相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的平均Roc曲線(xiàn)面積結(jié)果提高了4.4％，T檢驗(yàn)p值為0.0021，12名被試的平均AUC結(jié)果達(dá)