一种基于脑电图的图像标注系统
计算机视觉与模式识别
2017-11-08 v1
摘要
深度学习在计算机视觉中的成功极大地增加了对标注图像数据集的需求。我们提出了一种基于脑电图(Electroencephalogram, EEG)的图像标注系统。尽管人类可在20-200毫秒内识别物体,但手动标注图像的需求导致标注吞吐量低下。我们的系统利用消费级EEG设备捕获的大脑信号,实现每秒最高10张图像的标注速率。我们借助P300事件相关电位(event-related potential, ERP)特征,在快速序列视觉呈现(rapid serial visual presentation, RSVP)任务中识别目标图像。我们进一步执行无监督离群点去除,在测试集上取得0.88的F1分数。所提系统不依赖于类别特定的EEG特征,从而能够在无需任何模型预训练的情况下标注任意新图像类别。
引用
@article{arxiv.1711.02383,
title = {An EEG-based Image Annotation System},
author = {Viral Parekh and Ramanathan Subramanian and Dipanjan Roy and C. V. Jawahar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.02383},
year = {2017}
}