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      基于P3電位的目標(biāo)檢測研究

      2016-02-22 13:09:19劉學(xué)文王寧袁道任胡怡芳
      科技視界 2016年4期
      關(guān)鍵詞:目標(biāo)檢測

      劉學(xué)文 王寧 袁道任 胡怡芳

      【摘 要】P3波反映受試者對刺激的接受、處理以及反應(yīng)等認(rèn)知過程,不受刺激的物理特性影響,在現(xiàn)實(shí)中具有廣泛應(yīng)用場景。本文設(shè)計了基于P3電位的目標(biāo)檢測系統(tǒng),在預(yù)處理模塊中,采用帶約束的ICA、時間濾波和去趨勢方法去除噪聲、偽跡和基線漂移;在特征提取模塊中,利用多維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法提取預(yù)處理后的EEG信號特征;最后,在模式分類模塊中,訓(xùn)練過的LDA方法來分類從每段EEG中提取出的特征向量。對城市真實(shí)場景下的特種車輛的檢測進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),分類準(zhǔn)確率達(dá)到97%。實(shí)驗(yàn)采用單次刺激信號提取,大大提高了目標(biāo)檢測的速度,具有實(shí)際應(yīng)用價值。

      【關(guān)鍵詞】P3電位;目標(biāo)檢測;ERP;單次提取

      0 引言

      Vaughau于1969年首先提出事件相關(guān)電位(event related potentials, ERP)的概念,為一個與實(shí)際刺激或預(yù)期刺激有固定時間關(guān)系的腦反應(yīng)變化。事件相關(guān)電位是指與刺激的種類無關(guān),而與刺激的認(rèn)知、期待和判斷相關(guān)聯(lián)的一組電位成分。其狹義定義為:凡是外加一種特定的刺激,作用于感覺系統(tǒng)或腦的某一部位,在給予刺激或撤消刺激時,在腦區(qū)所引起的電位變化。經(jīng)典的ERPs成分包括P1、N1、P2、N2、P3,廣義上講ERPs也包括N4(N400)、失匹配陰性波(Mismatch Negativity,MMN)、伴隨負(fù)反應(yīng)(Contigent Negative Vafiaeion,CNV)等。N2、P3屬內(nèi)源性成分,是受試者對刺激信息進(jìn)行加工的客觀反應(yīng)。目前研究最為廣泛的是P300和N400。P3系sutton等1965年所發(fā)現(xiàn),為晚成分的第三個正波,由于當(dāng)初發(fā)現(xiàn)的P3是在300ms左右出現(xiàn)的正波,故亦稱之P300。P是英文“正波”(positivity)的簡寫,300則是潛伏期約為300毫秒之意[1]。

      1 P3電位的發(fā)展

      P3波反映受試者對刺激的接受、處理以及反應(yīng)等認(rèn)知過程,是注意、感知、記憶、判斷和思維的總和,它不受刺激的物理特性影響,從而決定了它在現(xiàn)實(shí)中的廣泛應(yīng)用。

      ERP用于測謊是近年來才新發(fā)展起來的新法。Rosenfeld[2]等次利用P300進(jìn)行測謊并獲實(shí)驗(yàn)上的成功,為測謊開辟了一條新路徑。他們讓被測者從裝有9件物品的盒子中任意取走1件,以所取物品名為靶刺激,另選一些物品名為非靶刺激,隨機(jī)顯示并同步記錄ERP,鼓勵被測者撒謊,盡量避免被測出,結(jié)果發(fā)現(xiàn)所取物品名引出的P3波幅最大,從而斷定被測者所拿走的物品。張明島[3]等研究表明,在大部分電極位置上,說謊和誠實(shí)狀態(tài)下誘發(fā)出的關(guān)聯(lián)性負(fù)變(CNV)波幅顯著不同。在國內(nèi),楊文俊等以人面照片為刺激進(jìn)行測謊研究,獲得95%~98%的陽性率。

      P300可輔助判別某些被試感興趣的目標(biāo),當(dāng)目標(biāo)的出現(xiàn)是小概率事件時,可以誘發(fā)P300的產(chǎn)生。

      1.1 P3的產(chǎn)生條件

      在Oddball實(shí)驗(yàn)刺激范式中,P300產(chǎn)生的條件如下[4-5]:

      1.1.1 反應(yīng)任務(wù)的概率大小

      在Oddball任務(wù)中,即使不給被試說明依據(jù)哪種維度進(jìn)行分類,低概率事件也會引發(fā)一個波幅更大的P300。

      1.1.2 被試的注意狀態(tài)

      只要被試注意識別,即使靶刺激缺失,也可誘發(fā)出一個足夠顯著的P300波峰,表示P300的產(chǎn)生取決于被試的主動注意過程而非物理刺激本身。

      1.1.3 刺激的性質(zhì)

      Johnston Miller和Burleson的研究表明在刺激概率和任務(wù)保持一致的條件下,積極和消極刺激都比中性刺激能誘發(fā)更大P300波幅,這表明P300的出現(xiàn)依賴于被試對刺激性質(zhì)的判斷。

      1.2 Oddball實(shí)驗(yàn)范式

      該實(shí)驗(yàn)?zāi)J绞侵覆捎脙煞N或多種不同刺激持續(xù)隨機(jī)交替出現(xiàn),它們出現(xiàn)的概率顯著不同,經(jīng)常出現(xiàn)的刺激稱為大概率(如85%)或標(biāo)準(zhǔn)刺激,偶爾出現(xiàn)的稱為小概率(如15%)或偏差刺激。在實(shí)驗(yàn)中實(shí)驗(yàn)者需要編制實(shí)驗(yàn)所需的刺激序列:包括刺激方式、刺激類型、刺激呈現(xiàn)時間、刺激、間隔、刺激總次數(shù)、刺激序列的隨機(jī)出現(xiàn)、刺激概率等。

      2 基于P3電位的目標(biāo)檢測系統(tǒng)

      基于P3電位的目標(biāo)檢測系統(tǒng)主要由圖像采集單元、視覺刺激生成單元、便攜式EEG采集單元、信號預(yù)處理和特征提取及分類單元等幾部分組成,主要軟件功能模塊組成如圖1所示。

      圖1 基于P3電位的目標(biāo)檢測系統(tǒng)

      置于被試頭上的電極帽將耦合的EEG信號送入EEG放大器,EEG放大器將EEG信號送入PC計算機(jī)。在預(yù)處理模塊中,帶約束的ICA、時間濾波和去趨勢方法被用以去除噪聲和偽跡,以及去除基線漂移;在特征提取模塊中,小波和時頻譜分析、相干平均、小波包分解分析、Hilbert-Huang變換、公共張量判別分析和判別張量分解方法被于提取預(yù)處理后的EEG信號特征;最后,在模式分類模塊中,一個SVM被訓(xùn)練來分類從每段EEG中提取出的特征向量。

      實(shí)驗(yàn)流程設(shè)置:基于Oddball范式,標(biāo)準(zhǔn)刺激為緩慢變化的城市背景圖像,偏差刺激為隨機(jī)出現(xiàn)的特種車輛等圖像,刺激過程中每幅圖像呈現(xiàn)的時間為600ms。每次圖像出現(xiàn)在顯示器上時,都會將該圖像所對應(yīng)的EEG信號打一個時間開始標(biāo)簽,在模式識別時,對標(biāo)簽后250ms~350ms的一段數(shù)據(jù)利用訓(xùn)練好的SVM進(jìn)行識別。對分類識別出的P300信號,依據(jù)時間關(guān)系,反推追溯出引起該P(yáng)300的圖像,從而達(dá)到對目標(biāo)檢測的功能。

      P300成分采用在線單次提取方法獲取,原始信號波形圖和主要特征如所示,其中紅線表示偏差刺激特征圖,藍(lán)線表示標(biāo)準(zhǔn)刺激特征圖,綠色條表示偏差刺激與標(biāo)準(zhǔn)刺激的t顯著性檢驗(yàn)量。橫坐標(biāo)為樣本點(diǎn)數(shù)目,縱坐標(biāo)為EEG信號的幅度(μV)。

      圖2 在線實(shí)驗(yàn)中各導(dǎo)EEG數(shù)據(jù)的P300特征圖

      由圖2可以看出,標(biāo)準(zhǔn)刺激和偏差刺激的電位具有明顯差異,我們采用傳統(tǒng)的LDA方法進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率達(dá)到97%。

      3 結(jié)論

      搭建了基于P3電位的目標(biāo)檢測軟硬件系統(tǒng),并對城市真實(shí)場景下的特種車輛的檢測進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),分類準(zhǔn)確率達(dá)到97%。實(shí)驗(yàn)采用單次刺激信號提取,大大提高了目標(biāo)檢測的速度,具有實(shí)際應(yīng)用價值。

      【參考文獻(xiàn)】

      [1]王蘭,楊巧麗,武海明.事件相關(guān)電位中P300成分的提取及分析研究[J].科技資訊,2009,23期(23):82-83.

      [2]Rosenfeld J.Peter, Soskins Matthew, Bosh Gregory. Simple, effective countermeasures to P300-based tests of detection of concealed information[J].Psychophysiology, 2004,41(2):205-219.

      [3]張明島.腦誘發(fā)電位學(xué)[M].上海:上海科技教育出版社,1996.

      [4]Magee R, Givigi S. A genetic algorithm for single-trial P300 detection with a low-cost EEG headset[C].Systems Conference(SysCon), 2015 9th Annual IEEE InternationalIEEE, 2015.

      [5]胡葉容,成志明.便攜式腦電無線采集系統(tǒng)的設(shè)計[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2015,34(7):36-38.

      [責(zé)任編輯:王楠]

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