分类图像的方法及用于分类图像的系统技术方案

本发明专利技术公开分类图像的方法及用于分类图像的系统。所述方法包含步骤：对所述图像使用一计算机视觉程序，以检测在所述图像中怀疑被一目标占据的多个候选图像区域，并分配一计算机检测结果得分到所述图像；向一观察者呈现所述多个候选图像区域中的每一个以作为一视觉刺激，同时从所述观察者的脑部收集多个神经生理信号；处理所述多个神经生理信号，以识别一神经生理事件，所述神经生理事件用以代表所述观察者对所述目标的一检测结果；并分配一神经生理检测结果得分到所述图像；以及至少部分地基于所述计算机检测结果得分及所述神经生理检测结果得分两者，决定在所述图像中所述目标的存在与否。的存在与否。的存在与否。

【技术实现步骤摘要】
分类图像的方法及用于分类图像的系统
[0001]本申请为申请号201680043634.2(PCT申请号为PCT/IL2016/050569)、申请日2016年06月02日、专利技术名称“基于脑部计算机界面的图像分类的方法及系统”的分案申请。
[0002]相关申请案
[0003]本申请案主张2015年6月3日提交的以色列专利申请案第239191号的优先权，其内容通过引用整体并入本文。


[0004]本专利技术在一些实施例中是有关于一种脑部计算机界面(BCI)，更具体但不排他地关于一种图像分类的方法及系统。

技术介绍

[0005]脑部计算机界面(BCI)的应用依赖于解码响应于单个事件(试验)的脑部活动，而不是在基础研究中经常研究的平均响应的描写。脑电图(EEG)是一种非侵入性的记录技术，是用于监测脑部活动的多个常用系统之一。脑电图数据为在多个通道中同时被收集以一高时间分辨率，产生用于呈现单个试验脑部活动的高维数据矩阵。除了其无与伦比的时间分辨率之外，脑电图比其他神经影像技术相比是非侵入性的、可穿戴的、并且更便宜的，因此是任何本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分类一图像的方法，其特征在于，所述方法包含步骤：对所述图像使用一计算机视觉程序，以检测在所述图像中怀疑被一目标占据的多个候选图像区域，并分配一计算机检测结果得分到所述图像；向一观察者呈现所述多个候选图像区域中的每一个以作为一视觉刺激，同时从所述观察者的脑部收集多个神经生理信号；处理所述多个神经生理信号，以识别一神经生理事件，所述神经生理事件用以代表所述观察者对所述目标的一检测结果；并分配一神经生理检测结果得分到所述图像；以及至少部分地基于所述计算机检测结果得分及所述神经生理检测结果得分两者，决定在所述图像中所述目标的存在与否。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法更包含：划分所述图像成为多个图像图块，其中所述多个图块中的至少一个包含一候选图像区域，及其中所述呈现所述多个候选图像区域中的每一个的步骤包含：呈现所述多个图块中的至少一个。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法更包含：处理所述多个神经生理信号以识别多个眨眼，及响应于在一图像区域先前呈现期间所述眨眼的一阳性识别，向所述观察者再呈现所述图像区域。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法更包含：对所述图像区域的群组中的至少一图像区域重复所述神经生理事件的所述呈现及所述识别，比较所述识别与所述至少一图像区域的一先前识别，且基于比较的结果决定所述观察者的一神经生理状态。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法更包含：对所述观察者呈现包含所述目标的一数据库图像区域；处理所述多个神经生理信号以识别一神经生理事件，所述神经生理事件用以代表所述观察者对所述数据库图像区域中的所述目标的一检测结果；且基于所述识别决定所述观察者的一神经生理状态。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法更包含：处理所述多个神经生理信号以识别肌肉紧张，及响应于在一图像区域先前呈现期间所述肌肉紧张的一阳性识别，向所述观察者再呈现所述图像区域。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述多个神经生理信号包含多个脑电图信号，及其中所述方法包含：计算一慢波脑电图与一快波脑电图的一比值；及基于所述比值决定所述观察者的一神经生理状态。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：处理所述多个神经生理信号以识别多个眨眼，以评估所述多个眨眼的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：埃米尔，
申请(专利权)人：英乐爱有限公司，
类型：发明
国别省市：