基于腦波的情感圖像檢索的研究的開題報(bào)告

基于腦波的情感圖像檢索的研究的開題報(bào)告摘要：隨著電子媒體技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用廣泛，情感圖像檢索在日常生活和多個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。本文提出一種基于腦波的情感圖像檢索方法，該方法結(jié)合了情感分類和腦波信號(hào)的處理技術(shù)。通過記錄參與者在觀看情感圖像時(shí)產(chǎn)生的腦波信號(hào)，對(duì)腦電圖信號(hào)進(jìn)行特征提取和分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)情感圖像的分類和檢索。本文旨在探索基于腦波的情感圖像檢索方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：情感圖像檢索，腦波，腦電圖，特征提取，分類一、研究背景和意義隨著社交媒體和智能設(shè)備的廣泛使用，人們?cè)谌粘Ｉ钪薪佑|到的圖像數(shù)量越來越多，情感圖像作為其中的一類，對(duì)于人們的情感體驗(yàn)和情感認(rèn)知有著重要的影響。情感圖像檢索可以幫助人們找到所需的情感圖像，為用戶提供更加智能化和個(gè)性化的服務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，圖像檢索技術(shù)主要基于視覺特征，如顏色、形狀、紋理等，但是這種方法在處理情感圖像時(shí)存在一定局限性。而腦波作為一種生理信號(hào)，記錄了人腦在不同情感狀態(tài)下的電活動(dòng)，可以反映出情感圖像的認(rèn)知過程和情感體驗(yàn)?；谀X波信號(hào)的情感圖像檢索可以通過對(duì)腦電圖信號(hào)進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)情感圖像的分類和檢索。因此，基于腦波的情感圖像檢索具有更好的情感表征和較高的準(zhǔn)確性。本研究旨在探究基于腦波的情感圖像檢索方法的可行性和有效性，為情感圖像檢索技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法。二、研究內(nèi)容和方法本研究的具體內(nèi)容和方法如下：1.情感圖像刺激設(shè)計(jì)：通過線上調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室測量等方式獲得參與者對(duì)情感圖像的情感標(biāo)簽，設(shè)計(jì)情感圖像誘發(fā)實(shí)驗(yàn)，并記錄參與者在觀看情感圖像時(shí)的腦波信號(hào)。2.腦波信號(hào)處理與特征提?。簩?duì)腦波信號(hào)進(jìn)行濾波、去噪和特征提取等處理，提取出與情感圖像分類相關(guān)的特征參數(shù)。3.情感圖像分類和檢索算法的研發(fā)：根據(jù)特征參數(shù)，設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的情感圖像分類和檢索算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)情感圖像的分類和檢索。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析：通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析，評(píng)估基于腦波的情感圖像檢索方法的可行性和有效性，分析其優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用前景。三、預(yù)期成果和意義本研究的預(yù)期成果包括以下幾個(gè)方面：1.基于腦波的情感圖像檢索方法：采用腦波信號(hào)處理和特征提取技術(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)情感圖像的分類和檢索。2.情感圖像數(shù)據(jù)庫：構(gòu)建涵蓋多種情感類別的情感圖像數(shù)據(jù)庫，為基于腦波的情感圖像檢索方法提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)支持。3.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析：采用人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)、自我報(bào)告和數(shù)據(jù)分析等方法，驗(yàn)證基于腦波信號(hào)的情感圖像檢索方法的有效性和可行性，為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支持和指導(dǎo)意見。本研究的意義在于探索一種新型的情感圖像檢索方法，提高情感圖像分類和檢索的準(zhǔn)確性和效率，為多個(gè)領(lǐng)域（如廣告、娛樂、醫(yī)療、人機(jī)交互等）提供更加智能化和個(gè)性化的服務(wù)，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步。參考文獻(xiàn)：1.Lin,C.,Chen,S.,&Hsu,W.(2019).AffectiveImageRetrievalUsingDeepLearningandBrain-ComputerInterface.IEEETransactionsonMultimedia,21(6),1439-1449.2.Xia,Y.,Lan,Y.,Tan,Z.,&Feng,J.(2018).Brain-InspiredMultimediaComputingforEmotionalFeatureExtractionandRecognition.IEEETransactionsonMultimedia,20(8),1997-2005.3.Liu,Y.,Shi,Y.,Xie,Y.,Zheng,W.,&Wang,G.(2021).EmotionRecognitionfromEEGSignalsUsingMultimodalDeepLearning