9、皮层耦合计算机视觉：加速图像检索与遥感分析

皮层耦合计算机视觉：加速图像检索与遥感分析

1 引言

在当今信息爆炸的时代，我们每天面对的信息量比以往任何时候都要多。随着数字记录设备、存储技术和多媒体应用的迅猛发展，寻找感兴趣的信息、快速决策和关注相关信息的任务变得越来越复杂。尽管各种技术已经发展起来以帮助我们处理这些信息，但人类在分析信息和理解环境方面的能力仍然是无可替代的。

近年来，脑-机接口（BCI）技术在图像搜索、检索和分类等领域取得了重要进展。通过将脑电图（EEG）与计算机视觉相结合，研究人员开发了一种名为皮层耦合计算机视觉（C3Vision）的方法，旨在通过实时解码脑电图来协同结合计算机视觉与人类视觉，从而加速图像处理和检索过程。

2 脑电图兴趣评分

2.1 EEG信号解码

C3Vision的核心在于利用EEG信号来评估用户对视觉信息的兴趣程度。具体来说，EEG信号反映了大脑对快速序列视觉呈现（RSVP）中图像的反应。通过解码这些信号，我们可以判断用户是否对某张图像感兴趣。

2.1.1 P300信号

P300是一种与注意力转移相关的脑电波，通常在用户对某一刺激作出反应时出现。研究表明，P300信号可以用来判断用户是否对某张图像感兴趣。例如，当用户看到一张目标图像时，P300信号会显著增强。因此，通过检测P300信号，我们可以为每张图像生成一个“兴趣分数”。

2.1.2 兴趣分数计算

为了计算兴趣分数，我们需要对EEG信号进行处理。假设在时间$t$时刻，电极$i$处的电势为$x_{it}$，我们可以通过以下公式计算线性组合的电压$y$：

[ y = \sum_i