小波包熵和BP神经网络在意识任务识别中的应用

探索了小波包熵和BP神经网络在识别左右手想象运动中的作用.采用脑-机接口2003竞赛中Graz科技大学提供的脑电数据,计算C3、C4电极8～16Hz频带脑电信号的小波包熵,将其作为反应想象左右手运动的特征量,用BP神经网络对大脑想象左右手运动任务进行分类,最大分类正确率可达88.57%,与使用线性判别式算法分类结果相比,效果更好.脑电信号小波包熵随时间的变化与事件相关去同步和事件相关同步现象相一致,可在线识别左右手想象运动,为大脑运动意识任务的特征提取及肢残患者的临床康复提供了新思路.     

运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究

针对运动想象脑电信号特征提取困难,分类正确率低的问题,提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机（SVM）来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率,通过理论分析选择小波包尺度,对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵（WPE）,提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量,将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,算法的最高分类正确率达97.56%。算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高,对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法。     

多类运动想象脑电信号特征提取与分类

针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种基于小波包特定频段的小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取的方法,并将特征向量输入到支持向量机中达到分类的目的;首先选择重要导联的脑电信号,进行特定频段的小波包去噪和分解;其次对通道优化的重要导联的每个通道信号计算小波包方差和小波包熵值作为特征向量;然后对所有重要导联的分解系数重构并进行共同空间模式特征提取;最后结合2种不同导联方式所获取的特征向量作为分类器的输入进行分类;采用BCI2005desc_IIIa中l1b数据进行验证,该算法的分类正确率最高达到88.75%,相对2种单一的提取方法分别提高28.27%和6.55%;结果表明该算法能够有效提取特征向量,进而改善多类识别正确率较低的问题。     

基于改进时频共空间模式的运动想象脑电信号分类

共空间模式侧重提取信号的空间信息,是脑电信号中滤波和特征提取的常用算法之一。然而脑电信号的时间窗、频带和通道的选择都会影响其分类结果。为了提高CSP特征的表征能力,采用了基于相关系数的脑电通道选择方法,结合时频共空间模式提取特征,提出了通道选择共时频空间模式(CS-CTFSP)新框架。首先利用通道间相关性,在主通道的基础上筛选合适的通道集合;并利用时频共空间模式从每个时间窗口的多个子频带中提取CSP特征;接着引入一种子频带筛选方法去除无区分能力的频带单元后,结合LASSO提取稀疏特征;最后采用LDA分类器对脑电信号进行分类。在对BCI Competition III Dataset IVa和BCI Competition IV Dataset I二分类运动想象任务的分类实验中,平均分类精度达到91.10%和87.92%,并与其他运动想象方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。     

基于眼动辅助脑电信号的手部动作分类方法

提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的运动想象脑电信号进行分类的方法。在相关眼动辅助情况下采集想象手部动作时的C3、C4 、P3和P4通道脑电信号,用小波包变换的方法提取4种特征节律波,分别计算每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值作为特征,然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的分类实验中平均识别率为82。3%,表明眼动辅助能有效提高运动想象脑电信号可分性。     

异步BCI系统中运动想象诱发脑电特征识别

针对异步运动想象脑机交互（Brain Computer Interface,BCI）系统中空闲状态检测和不同想象任务分类的问题,在小波变换提取脑电信号特征基础上,设计了阈值判别结合支持向量机的二级分类器。由于大脑想象单侧肢体运动时,会导致同侧和对侧运动皮层脑区EEG信号在μ节律上分别出现事件相关同步和去同步,而大脑处于空闲状态时则无此现象。基于大脑活动的这一特性,提出了小波能量阈值判别法,进行空闲状态检测,径向基核函数和交叉检验的支持向量机方法,进行左、右手运动想象任务分类。结果表明该分类器最佳分类正确率达到了80.7%,且整个时间消耗仅为3.0 s,可以较好地满足异步在线运动想象BCI系统的应用。     

脑电信号多维特征融合与分类算法研究

针对目前运动想象脑电信号特征提取单一,分类识别准确率低等现象,结合卷积神经网络分类器,提出了一种多维度特征加权融合的特征融合算法来提高运动想象脑电识别率。对预处理后的脑电信号进行小波包变换,提取其共空间特征、能量特征、边际谱熵特征以及非线性动力学特征,然后加权融合,使用卷积神经网络分类器分类。为验证算法的合理性,使用BCI-IV Dataset 2a数据集对提出的特征融合算法进行验证分析,结果表明,所提出的加权特征融合算法结合CNN分类器可以有效提高运动想象识别准确率。实验中,9位志愿者平均分类准确率达到75.88%,平均Kappa系数为0.70。     

三类运动想象脑电信号的离线分析研究

为解决运动想象脑电信号(EEG)的多分类问题,本文提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的EEG分类方法,采用NEUROSCAN平台设计实验自测数据,对想象左手握握力器,右手握握力器,右脚踩油门三类运动想象任务进行了分类识别研究。采用FFT和IFFT对信号进行预处理,采用离散小波分析(DWT)提取能量值,并结合小波系数作为组合特征,分类效果明显好于BP和自组织神经网络(SOM)分类器。     

基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究

研究基于脑电信号排列组合熵的运动意识任务自动分类方法.求出时变脑电信号所对应的排列组合熵时间序列.它能很好的反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此能有效地提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻法模式分类方法对想象左右手运动任务进行分类决策.对国际脑机接口竞赛相关数据进行测试,最高准确率达到88.57%,最大互信息达到0.42.基于排列组合熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据.     

基于功率谱熵和频带能量的运动意识任务分类研究

提出以信号功率谱熵和频带能量作为组合脑电特征向量,运用时变线性分类算法对左右手运动意识任务分类的方法.C3、C4电极脑电信号8～24Hz功率谱熵和频带能量随时间变化的规律很好地反映了ERD/ERS现象,将两种特征组合用于分类,得到了满意的结果.由于功率谱峰熵和频带能量计算比较简单,稳定性好,识别率高,可在线识别左右手想象运动.     

共空间模式结合小波包分解的脑电情感分类

为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响，结合共空间模式和小波包分解算法，对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验。实验结果表明，使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%，有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性，对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值。     

面向人脸识别的WPD-HOG金字塔特征提取方法

人脸识别技术可应用于各监控和安保领域,它涉及特征提取、识别模型等关键技术。其中特征提取方法直接影响识别效果,目前所用的特征提取方法存在特征表达不全面、计算复杂度高等问题。据此,提出一种基于WPD-HOG金字塔的人脸特征提取方法,该方法结合小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）、图像金字塔以及方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradients,HOG）对人脸图像特征进行有效表征,最终将WPD-HOG金字塔特征通过SVM分类器进行分类。通过在ORL人脸库上进行实验,与四种对比方法HOG、HOG金字塔、FWPD-HOG以及FWPD-HOG金字塔进行比较,实验结果表明,WPD-HOG金字塔特征提取方法的识别率要高于对比方法,且在噪声方面具有较好的鲁棒性。     

基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折（DTW）匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。     

基于纠错输出编码的人脸表情识别

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融合为一个多分类器。为了验证本分类器的有效性,采用Gabor小波提取人脸表情特征,应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维处理,应用该分类器进行了人脸表情的识别。实验结果表明,提出的方法能有效提高人脸表情的识别率,并具有极好的鲁棒性。     

基于复小波和Gabor小波的人脸识别

针对双树复小波变换(DT-CWT)不能直接提取水平和垂直2个方向特征的不足,提出一种结合DT-CWT和Gabor小波的人脸识别方法。将Gabor小波提取的0°和90°特征与DT-CWT提取的6个方向特征连接起来共同构成人脸特征向量,采用Fisherfaces方法构建特征向量的线性子空间,应用基于欧氏距离的分类器实现分类。在ORL数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别

为了点对点自动学习脑电信号（Electroencephalogram,EEG）空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。     

基于2D-DWT与FLD的人脸识别算法

基于加权二维离散小波变换(2D-DWT)与Fisher线性判别(FLD),提出一种人脸识别算法。利用db2小波对人脸图像进行2层小波分解,对于分解图像利用FLD法进行特征提取,运用最近邻分类法对提取的特征进行分类识别。在ORL标准人脸图像库上的实验结果证明,该算法能取得较好的识别率。     

基于多种LBP特征集成学习的车标识别

针对车标图像的分类难问题，提出基于多种LBP特征集成学习的车标识别算法。利用车牌与车标的相对位置关系粗定位车标区域；根据车标背景纹理特征使用不同的算子进行边缘检测，进而实现背景消融，采用投影方法精确确定车标位置；将车标图像分块，应用CSLBP算子提取每个像素点邻域特征，将车标所有像素点邻域特征合成精细的纹理特征，运用LBP直方图算法提取车标区域的空间结构特征，再采用SVM和BP分别训练这两种特征，得到投票决策矩阵，利用加权求和的规则融合决策矩阵，构成最优集成分类器，输出车标类别。实验结果表明，该算法的识别率明显优于单一的特征和分类器。     

小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别

为了提高心电图（ECG）信号的身份识别正确率,提出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别方法（IWT-ABC-SVM）。采用一种小波阈值函数对ECG进行去噪处理,提取ECG特征,将ECG特征输入到支持向量机中进行学习,采用人工蜂群算法优化支持向量机参数,建立ECG的身份识别模型,采用MIT-BIH心电图数据进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他识别方法,IWT-ABC-SVM提高了ECG身份识别的正确率和可靠性。