基于脑电信号的图像清晰度评价方法

高洁; 刘国忠

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针对图像清晰度评价问题,提出了一种基于脑电信号的图像清晰度评价方法,利用脑电信号去识别图像是否清晰.采集10名受试者在清晰和模糊两种图片刺激下的脑电信号,经过预处理、CSP算法特征提取、SVM分类预测.其分类结果显示:自识别的最高分类率为86.67％,平均分类率最高为75.11％.互识别的最高分类率为80.00％,平均分类率为76.17％.对识别清晰图片和模糊图片提供了一种有效的新途径.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第3期|80-84|共5页
作者
高洁; 刘国忠;
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作者单位

北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京100192;

北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
图像清晰度; 脑电信号; 特征提取; 共空间模式; 支持向量机;

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