3、基于脑电图的脑机接口:数字多媒体与人类情感的融合探索

基于脑电图的脑机接口:数字多媒体与人类情感的融合探索

1. 引言

在当今社会,沟通是传递信息和交换想法的重要工具,它既包括人与人之间的交流,也涵盖人与机器或设备的互动。然而,对于一些因严重运动损伤而失去自主肌肉控制能力的人来说,直接沟通成为了难题。不过,科技的发展带来了新的希望,非侵入性脑电波测量技术,如脑电图(EEG)和脑磁图(MEG),为解决这一问题提供了途径。

近年来,脑机接口(BCI)成为了一个跨学科的热门领域。BCI系统与人类大脑紧密相连,因为大脑是人类智能系统的核心。如今,视频、音频和文本等多媒体形式借助BCI技术广泛应用于沟通领域,并且BCI还能在实时环境和应用中发挥作用。

BCI在康复过程中,尤其是针对严重运动损伤患者,有着重要的应用。它可以帮助患者进行手部运动以实现沟通,还能恢复手指运动的运动和感觉功能。此外,BCI也被应用于与健康相关的游戏和沟通项目中,例如Brainio Bros 300游戏,玩家可以通过BCI进行交流,并且通过游戏还能预测玩家的意图、印象和行动。

情感在沟通中扮演着重要角色,它能模仿人类意图,向他人传达感受。大脑中的杏仁核与情感中枢相关,情感和大脑会对某些事件做出反应,特别是在回忆情感事件时。情感在互动、印象形成和决策过程中也起着关键作用,人们往往会根据情感事件表达自己的情绪。数字多媒体能够增强人类情感的表达,尤其是对于残障人士,脑电波可以作为检测他们基于数字多媒体(如图片、音频或文本)所产生情感的工具。

本文旨在回顾基于BCI和EEG方法的数字多媒体与情感的结合情况。EEG方法具有安全、成本低且不伤害受试者的优点,它通过记录和分析脑电波来发挥作用。本文还将探讨利用数字多媒体获取情感的当前趋势,并为未

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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