申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2022-12-22

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115797492A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06F3/01;G06N3/047;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明涉及一种人在回路语义级视觉重构方法、系统和设备，属于视觉重构技术领域。该方法、系统和设备从一组随机生成的图像开始，通过人在回路对生成图像与目标图像进行对比，使用CCA从用户脑电活动中解码得到最接近目标图像的图像，应用随机游走优化方法实现在语义隐空间的图像搜索，从而迭代优化完成图像重构。本发明中突破脑电数据信噪比低的困难，利用特殊的人在回路方式，通过稳态视觉诱发电位解码人对图像的相似性判断指导图像生成，利用脑电数据达到了比利用磁共振成像数据更好的重构效果，突破了脑电在视觉重构研究领域所能达到的重构精度瓶颈。

主权项：1.一种人在回路语义级视觉重构方法，其特征在于，包括：在生成对抗网络的隐空间生成高维随机变量，得到目标图像；根据所述隐空间的高维随机变量生成优化图像；其中，所述优化图像为多个；将所述目标图像和所述优化图像进行不同频率的闪烁展示，通过SSVEP实验，获取对应图像的脑电活动，以实现图像像素空间到脑电活动空间的映射；通过CCA算法对所述脑电活动进行解码，选择最接近目标图像的一幅图像作为当前最优图像；判断所述当前最优图像是否满足重构效果要求；当所述当前最优图像不满足重构效果要求时，基于所述当前最优图像对应的隐空间随机变量，进行随机游走，产生新的隐空间的高维随机变量，更新所述高维随机变量，重新根据更新后的所述隐空间的高维随机变量生成优化图像；当所述当前最优图像满足重构效果要求，输出最优重构图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 人在回路语义级视觉重构方法、系统和设备

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