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        論文編號 202304-18
        論文題目 基于RSVP范式和協同腦-機接口的圖像識別系統
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        基于RSVP范式和協同腦-機接口的圖像識別系統

        首發時間:2023-04-03

        陳陽 1   

        1997-,男,腦-機接口

        張洪欣 1   

        1969-,男,教授,博導,智慧生物電子技術

        • 1、北京郵電大學電子工程學院,北京 100876

        摘要:隨著腦-機接口技術的發展,其作為人類自身能力的輔助工具已經得到了廣泛的應用。在基于RSVP范式的腦-機接口應用中,使用者可以快速完成大量圖像分類任務,該分類方法具有計算機視覺所不具備的優點,且具有廣泛的應用前景。為了推動基于腦-機接口的圖像識別方法的實用化,本文提出了一種基于RSVP范式和協同腦-機接口的圖像識別系統,它提供了適用于圖像識別任務的通用數據模型,解決了現有的系統缺乏數據規范的問題。該系統具備多任務并發計算的能力,可滿足實際場景下的大規模計算需求。此外,該系統采用了兼容協同腦-機接口的架構,提升了腦-機接口的性能,進一步增強了系統的實用性。性能測試結果表明,該系統可以提供穩定的并發計算服務,并可以有效地進行圖像識別,滿足了實用場景下的性能需求。

        關鍵詞: 腦-機接口 RSVP范式 多人協同 圖像識別

        For information in English, please click here

        Image recognition system based on RSVP paradigm and collaborative brain-computer interface

        Chen Yang 1   

        1997-,男,腦-機接口

        Zhang Hong Xin 1   

        1969-,男,教授,博導,智慧生物電子技術

        • 1、School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876

        Abstract:Brain-Computer Interface (BCI) technology has been widely used as an assistant tool to enhance human abilities. In the application of BCI based on the Rapid Serial Visual Presentation (RSVP) paradigm, users can quickly complete a large number of image classification tasks, providing advantages that computer vision cannot achieve, making it a promising tool in a wide range of applications. In order to promote the practical application of brain-computer interface based image recognition methods, this paper proposes an image recognition system based on the RSVP paradigm and collaborative brain-computer interface, which provides a general data model suitable for image recognition tasks and addresses the problem of insufficient data specification in existing systems. The proposed system has the capability of multi-task concurrent computing and can meet the requirements of large-scale computing in practical scenarios. Additionally, the system adopts a compatible architecture of cooperative BCI, which improves the performance of the BCI and further enhances the practicability of the system. Performance test results show that the proposed system can provide stable concurrent computing services, effectively recognize images, and meet the performance requirements in practical scenarios.

        Keywords: brain-computer interface;rapid serial visual presentation(RSVP);collaborative BCI;image recognition

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        引用

        導出參考文獻

        .txt .ris .doc
        陳陽,張洪欣. 基于RSVP范式和協同腦-機接口的圖像識別系統[EB/OL]. 北京:中國科技論文在線 [2023-04-03]. http://www.cielomedsolutions.com/releasepaper/content/202304-18.

        No.****

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