国家高技术研究发展计划(2007AA04Z236)
- 作品数：15 被引量：97H指数：6
- 相关作者：明东万柏坤綦宏志许敏鹏薛召军更多>>
- 相关机构：天津大学中国医学科学院北京协和医学院邓迪大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划天津市科技支撑计划重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信生物学更多>>
- 基于极能差与共空间模式算法的脑电信号特征增强研究被引量：1
- 2013年
- 为有效滤除颅骨、脑脊液、头皮等多层组织对脑电图(EEG)信号传导、衰减和混叠的影响,进一步增强信号特征以有利于认知脑电的特征提取、模式识别,以左右手想象动作电位实验为例分析比较了基于极能差(EED)和共空间模式(CSP)算法的空间滤波与特征增强效果。研究结果表明,两种算法皆在高维空间中通过方差判断能量总体分布进行空间滤波训练,可有效提高信噪比、明显增强信号特征和提升识别准确率,其中CSP算法运用矩阵同时对角化原理寻找投影方向,使方差的类间差别最大化,特征增强效果更优。以上结果可供有关脑认知科学研究与脑-机接口(BCI)系统设计及应用参考。
- 程龙龙邱爽徐瑞许敏鹏奕伟波明东綦宏志万柏坤
- 融合步态和人脸特征的远距离身份识别研究被引量：11
- 2011年
- 在单一摄像头获得的步态图像序列中将步态信息和人脸信息相融合进行实时的远距离身份识别。在步态图像序列中自动提取侧面人脸图像。采用基于傅里叶描绘子和关键点特征的方法提取步态特征,采用傅里叶变换和奇异值分解的人脸识别方法对步态图像序列中的侧面人脸进行特征提取。利用欧氏距离作为度量建立匹配函数。在中科院自动化研究所CASIA步态数据库中进行实验,通过对单独利用步态特征和人脸特征进行识别的识别率和通过最大法则、加法法则和乘法法则融合后进行识别的识别率进行比较,实验表明将步态和人脸特征相融合可有效地提高了识别率,识别率可达95.00%。
- 李轶明东王璐綦宏志万柏坤
- 关键词：步态识别人脸识别傅里叶变换奇异值分解
- 用于脑机接口的感觉刺激事件相关电位研究进展被引量：27
- 2009年
- 脑机接口研究的目的就是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立一种直接联系,使人们可以通过思维来直接控制计算机或外部设备。感觉刺激诱发的事件相关电位是基于脑电的脑机接口系统研究中备受关注的一种信号模式,按其刺激模式的不同又可分为视觉、听觉、体感等单一感觉通道刺激诱发的和跨感觉通道刺激诱发的事件相关电位。事件相关电位研究的发展表明:相对于单一感觉通道,跨感觉通道刺激诱发的事件相关电位具有波幅高、潜伏期短且含有高维度空间分布信息的特点,可弥补单一感觉诱发事件相关电位信息过少、不利识别的缺陷,从而提高信息转化速度和分类准确率,在脑机接口中具有更高的实用价值。
- 明东
- 关键词：脑机接口事件相关电位脑电
- 基于数学描述子的步态图像处理方法研究
- 目的随着信息社会对安全的要求不断提高,利用生物特征进行快速准确的身份识别成了当今的主流。作为一种适用于非接触式远距离的生物特征识别技术,步态识别旨在根据人们肢体的行为方式确定其身份,在一些有视频监控系统的安全敏感场合中有...
- 戴岳刚明东
- 文献传递
- 脑-机接口在移动外设控制中的应用研究进展被引量：5
- 2011年
- 脑-机接口(BCI)是不依赖于外周神经和肌肉组织等常规大脑输出通路的一种信息通道。作为一种特殊的人-机接口方式,其研究目的是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立一种直接联系,使人们以脑电图(EEG)等形式直接控制计算机或外部设备。移动设备(如智能轮椅或护理机器人等)的控制是BCI技术的一个重要应用方向,本综述介绍了用于移动外设控制的BCI技术的研究现状,分析对比了关键技术,展望了以后的发展趋势和方向。
- 李鹏海丁皓万柏坤明东
- 关键词：脑-机接口脑电图人-机接口
- 基于热释电红外信息的人体运动特征提取与识别被引量：12
- 2012年
- 运动人体辐射的红外信号中包含步行姿态及体貌特征等信息,热释电红外(PIR)传感器能够探测人体发出的红外线,在有效范围内实现运动人体的检测.对利用表面安装有菲涅耳透镜的PIR传感器探测人体行走时的红外辐射进行了研究,采用主成分分析(PCA)方法对不同对象、不同速度的频谱数据进行特征提取,并使用支持向量机(SVM)方法进行分类识别,最高识别正确率达到85.38%.研究结果表明,利用PIR传感器获取人体运动信息,并将来自不同对象、不同速度的频谱数据用于分类的方法是可行的.该研究可为安全级别较低场所的生物特征识别提供一种新的低成本的解决方案.
- 万柏坤冯莉明东王璐邱爽徐瑞綦宏志王威杰
- 关键词：热释电红外传感器主成分分析特征提取支持向量机模式识别
- 基于功能电刺激的下肢运动神经假体系统的研究
- 目的神经假体(neuroprosthesis)是一类帮助神经损伤后恢复功能的电子装置,它通常以功能性电刺激(functionalelectrical stimulation,FES)技术代替大脑发出神经控制命令,驱动假体...
- 张广举万柏坤明东綦宏志
- 文献传递
- 基于小波描述子和人体骨架模型的多视角融合步态识别
- 目的步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴子领域,旨在根据人们行走或跑步的方式确定其身份。由于步态是目前技术条件下较易远距离感知的生物特征,随着安全敏感场合对视觉监控系统的迫切需求,步态识别研究受到了广泛的关注。笔者提出...
- 张聪明东万柏坤
- 文献传递
- 基于独立分量聚类分析的诱发脑电特征提取技术
- 2011年
- 发展了一种独立分量聚类分折的诱发脑电特征提取方法,利用诱发成分较强的序问相似性,使用Infomax结合K均值算法对脑电信号中的诱发成分进行分类和提取.该方法可以克服传统独立分量分解方法中诱发分量识别的困难,适用于重复刺激诱发脑电的高维数据自动分析处理.将该方法用于上肢想像动作任务的诱发脑电数据分析,结果显示该方法可以有效剥离背景噪声和提取诱发分量,使得信号的费雪可分性得到显著提升,进而获得更好的识别效果.研究结果表明独立分量自动聚类技术适用于认知行为脑电信号的分析,值得进一步研究.
- 綦宏志刘志朋殷涛靳静娜李颖任超世明东万柏坤
- 关键词：K均值诱发脑电
- 基于脑电特征的多模式想象动作识别被引量：13
- 2010年
- 对不同部位肢体想象动作诱发的脑电特征进行辨识,并提取出对应的思维信息,这是实现脑-机交互的经典方法之一,传统的左、右手双想象动作诱发模式下信息转化效率较低,引入多个肢体部位想象动作的多模式转化方法可望改善这一缺点.采用二维时频分析结合Fisher分析的方法,从典型受试者的多模式想象动作脑电信号中提取出有利于分类识别的事件相关去同步化和同步化特征信息,再使用支持向量机建立双层分类器对多模式想象动作进行分类识别.本方法对于4种不同肢体部位的识别可以达到较高的正确率(85.71%).结果表明,多模式想象动作的诱发脑电特征信息具有明显的空间特异性,可以用于脑-机交互思维任务的识别和提取,值得进一步研究.
- 万柏坤刘延刚明东孙长城綦宏志张广举程龙龙
- 关键词：脑-机接口支持向量机
