[发明专利]基于人脸识别特异性波N170成分的脑机接口系统无效
| 申请号: | 200810147312.X | 申请日: | 2008-08-07 |
| 公开(公告)号: | CN101339455A | 公开(公告)日: | 2009-01-07 |
| 发明(设计)人: | 张家才;尹恺;姚力;徐雅琴;张行;武进 | 申请(专利权)人: | 北京师范大学 |
| 主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06K9/62;A61B5/0476 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 100875北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 识别 特异性 n170 成分 接口 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于人脸识别特异性波N170成分的脑机接口系统,具体是指一种利用人脑头皮脑电中的人脸识别特异性成分N170实现图片分类的脑机接口系统装置。通过这套系统,可以将人脸图片与物体图片分到不同类别中,整个过程中不需要对待分类的图片进行复杂的图像处理,也不需要肢体和语言的动作。属于认知神经科学领域和信号处理技术领域的结合应用,为自动控制技术领域。
背景技术
形成于20世纪70年代的脑机接口技术,是一项新的人机接口技术,其主要目标是从大脑皮层向外部世界发出命令,而不需要使用任何肢体动作或语言,实现大脑直接控制机械设备就如同是对自己身体某部分的控制。其基本原理是人脑会在特定时间内、特定任务下,特定位置上产生强烈的化学和电活动,这些发生在人脑中的活动可以部分地表示为特定的模式,在适当的实验条件下,经过一定程度的重复,这些模式可观测;使用计算机识别这些信号(如头皮脑电)中隐藏的模式和任务,并转换成相应的计算机输出命令。
脑机接口系统中最重要的环节是利用脑电中的哪种特征在人脑与计算机之间传递控制命令。目前常用的脑机接口系统有基于P300等事件相关脑电成分的系统(基于P300脑电电位的中文输入BCI系统,发明专利,申请号:200710164418.6,公开号:CN 101201696A),基于视觉诱发脑电成分的系统(基于脑电稳态诱发响应的控制方法及系统和感官测试方法及系统,发明专利,申请号:00815134.2,公开号:CN 1420745A)等。
1)基于P300诱发电位的脑机接口系统
P300是事件相关电位的一种,当用户所期望的小概率事件发生后,人脑头皮脑电波中在刺激后300毫秒左右会出现一个较大的正的峰值,即P300,其中P表示正波。基于P300就可以实现很多的脑机接口系统。这类系统中只需要将各种任务以不同的概率呈现给用户,并记录不同概率出现的刺激所诱发的脑电信号,加以识别,就可以实现某种控制。其中最为经典的基于P300的脑机接口系统是Farwell和Donchin设计的图1所示的虚拟打字机。这套系统的实现方式是一个屏幕上按行或列随机闪烁一个6×6的字符矩阵,当使用者想要输入的字符所在的行或列发生闪烁时,就是小概率事情,就称为相关事件或靶刺激。其它行列闪烁则不会诱发脑电中的P300成分。通过特征提取和判别算法求出引起P300波幅最大的行和列,该行和列交点上的字符即为使用者想要输入的字符。(参见L.A.Farwell and E.Donchin,Talking offthe top of your head:Toward a mental prosthesis utilizing event-related brainpotentials.Electroenceph Clin Neurophysiol.1988,70:510-523.)
上述的系统通过检测P300作为判别的依据,由于P300在事件发生后300毫秒,因此要求两次刺激的时间间隔较长,以保证P300能够产生并得到。这类系统的缺点是诱发P300的行和列容易受到周过行和列的干扰,从而引起误判,即影响该系统的判别准确率。这类系统的应用范围受到很大的限制。
2)基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统
稳态视觉诱发电位是一种脑电稳态诱发响应,当呈现的视觉刺激频率大于某一值时,被试的脑电响应就会前后混迭,使其脑电诱发电位呈现出周期性变化的特征,周期性变化的频率与视觉刺激频率一致。例如当视觉刺激频率大于每秒6次,则被试的视觉诱发电位中即出现相应频率的周期性变化。高上凯教授利用稳态视觉诱发电位设计了图2所示的脑机接口系统装置。这套系统的主要实现方式是使用者为了实现某种任务,接受系统刺激器中代表该任务的图片的刺激,该刺激图片处于某一频率值闪烁,通过特征提取和判别算法求出诱发脑电的频率,与该诱发脑电频率相同的刺激代表的任务即为使用者想要执行的任务。(参见M Cheng,XGao,S Gao,D Xu.Design and implementation of a brain-computer interface with hightransfer rates.Biomedical Engineering.2002,10:1181-1186.)
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