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J-GLOBAL ID：201702263560254037   整理番号：17A0473029

BHCR:Bayes法によるCNNを用いたRSVP標的検索BCI骨格結合【Powered by NICT】

BHCR: RSVP target retrieval BCI framework coupling with CNN by a Bayesian method

著者 (7件)： Huang Liangtao (State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou, Henan 450001, China) ,  Huang Liangtao (National Digital Switching System Engineering & Technological R&D Center, Zhengzhou, Henan 450002, China) ,  Zhao Yaqun (State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou, Henan 450001, China) ,  Zhao Yaqun (National Digital Switching System Engineering & Technological R&D Center, Zhengzhou, Henan 450002, China) ,  Zeng Ying (Zhengzhou Information Science and Technology Institute, Zhengzhou, Henan 450002, China) ,  Zeng Ying (University of Electronic Science And Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, China) ,  Lin Zhimin (Zhengzhou Information Science and Technology Institute, Zhengzhou, Henan 450002, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 238  ページ： 255-268  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標的画像検索における人間の視覚(HV)とコンピュータビジョン(CV)の相補的強度を組み合わせるために,著者らは,Bayes HV CV検索(BHCR),脳-計算機インタフェイス枠組み高速逐次視覚提示(RSVP)配列におけるターゲット画像を検索するためにCVを有する高電圧をBayes法を提案した。BHCRに適した脳波(EEG)復号モジュールを構築するために,分類アルゴリズムの選択に関する比較検査を行い,特徴抽出法と分類アルゴリズムとして線形判別分析とランダムフォレストを採用した。BHCRの成分としての畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくCVシステムを導入した。Bayes脳-コンピュータ相互作用(BBCI)モジュールを注意深く各提示画像に対して,試料情報として事前情報とCV洞察としてHV洞察を入れたBayesモデルは,現在の検索結果に組立てられていることを確認した。通常余分な手作業を必要とする既存の高電圧CV結合研究とは異なり,BHCRは直接CV洞察の助けを借りて検索性能が向上した。補助仕事とBHCRの自然な拡張として,CVシステムとワンショット画像データベース検索方式を改善するためのEEG復号洞察を組み込んだ確率伝搬方式を提案した。は全体のフレームワークとその成分の両方に広範な実験とシミュレーションによるBHCRの有効性を実証した。結果は以下を示した:(1)BHCRの性能は受信者動作特性(ROC)と分類の両面におけるEEG唯一の機構よりも有意に良好であった;(2)BHCRのロバスト性をそのプロセスフローとその成分の定常性能によって確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  ロバスト性 ,  畳込み ,  画像 ,  *特徴抽出 ,  脳波 ,  画像検索 ,  検索効率 ,  復号化
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ランダムフォレスト ,  線形判別分析 ,  分類アルゴリズム ,  *RSVP ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI) ,  脳波(EEG) ,  高速逐次視覚提示(RSVP) ,  目標画像検索 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  Bayes脳-計算機相互作用

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Bayes法 ,  CNN ,  RSVP ,  標的 ,  検索 ,  BCI ,  骨格