具有开集主体识别的独立于主体的脑机接口
人工智能
2023-01-20 v1
摘要
由于脑电图（EEG）在主体之间及主体内部均存在变异，脑机接口（BCI）无法被有效使用。BCI 系统需要校准步骤以将模型调整至特定主体数据。学界广泛认为这是 BCI 发展的主要障碍。为解决此问题，以往研究通过去除主体信息来训练泛化模型。相反，本工作中我们引入一个风格信息编码器作为辅助任务，用于分类不同源域并识别开集域。开集识别方法被用作辅助任务，以从源主体学习主体相关风格信息，同时帮助共享特征提取器映射未见目标中的特征。本文在开集主体识别（OSSR）框架下比较了多种 OSR 方法。实验结果表明，编码域信息的 OSSR 辅助网络提升了泛化性能。
引用
@article{arxiv.2301.07894,
title = {Subject-Independent Brain-Computer Interfaces with Open-Set Subject Recognition},
author = {Dong-Kyun Han and Dong-Young Kim and Geun-Deok Jang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07894},
year = {2023}
}
备注
Submitted to 2023 11th IEEE International Winter Conference on Brain-Computer Interface