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读心术离我们还有多远?——亚博app未来媒体技术与计算的最前沿研究

来源: 发布时间: 2020-01-04 17:15 点击数: Views

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如图1所示,目前的脑科学研究主要采用定向脑激励模式来完成对人脑相关反应的分析。如心理学领域常用的二维选择性模式和脑科学领域常用的数字激励及基于计算机图型的激励模式等。这种现象在人机交互领域涉及人脑的研究也比较普遍,如采用人脑控制机器或动物的行为等研究当中,即使涉及复杂的控制过程但实际的交互仍然是以多级二维选择的方式来实现的。2015年美国斯坦福大学的科研团队在全球率先使用目标图像直接激励人脑的方法(图2),突破了传统的脑科学研究仅采用简单数字或计算机图形激励的模式,完成包含6个类别的脑电图像自动分类研究并取得高达40.68%的准确率。2017年美国佛罗里达大学的科研团队在此基础上直接从ImageNet图像库内提取40个类别的图像用来激励人脑产生相应的脑电信号(EEG)并向全球发布了第一个脑电图像库ImageNet-EEG。在同年计算机视觉及人工智能的顶级学术会议CVPR2017上报告了他们采用深度学习的手段对40个类别的图像脑激励取得了高达82.9%的分类准确率的科研成果(Spampinato C, Palazzo S, Kavasidis I, et al. “Deep Learning Human Mind for Automated Visual Classification”CVPR2017)。2018年美国康奈尔大学的科研团队对此数据库的产生方法提出了质疑,并将相关的实验结果及分析提交到T-PAMI杂志上发表,目前因为存在争议仍在评审中。2019年亚博app江健民教授团队通过在图像库内的预选图像提取伪脑电信息及其映射的方法,提出一种双模态深度学习框架,将分类的准确率提高到94.1%。之后又利用人脑不同区域对不同激励信息存在敏感差异的特色,提出一种带attention-gate的新型LSTM深度学习方法(图3),将脑图像感知分类进一步提高到98.4%。这意味着你在世界的任一地方看一幅图像,只要将你看这幅图像时的脑信号传到深圳,亚博app的科研人员就能够以高达98.4%的概率知道你针对这幅图像的脑思维活动并对其内容做具体的可视化呈现(图4)。

图3.jpg 图4.jpg

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