摘要: 脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。

成为VIP会员查看完整内容
24

相关内容

脑机接口研究综述
专知会员服务
74+阅读 · 2023年4月18日
自适应脑机接口研究综述
专知会员服务
40+阅读 · 2022年11月27日
城市大脑知识图谱构建及应用研究
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月18日
编码计算研究综述
专知会员服务
21+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年5月4日
专知会员服务
60+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月3日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年12月3日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
160+阅读 · 2020年5月1日
图像修复研究进展综述
专知
18+阅读 · 2021年3月9日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月3日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
20+阅读 · 2020年8月31日
【长文综述】基于图神经网络的知识图谱研究进展
深度学习自然语言处理
14+阅读 · 2020年8月23日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
31+阅读 · 2019年1月15日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
157+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
398+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
66+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
139+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
20+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
脑机接口研究综述
专知会员服务
74+阅读 · 2023年4月18日
自适应脑机接口研究综述
专知会员服务
40+阅读 · 2022年11月27日
城市大脑知识图谱构建及应用研究
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月18日
编码计算研究综述
专知会员服务
21+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年5月4日
专知会员服务
60+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年3月3日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年12月3日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
160+阅读 · 2020年5月1日
相关资讯
图像修复研究进展综述
专知
18+阅读 · 2021年3月9日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月3日
基于图神经网络的知识图谱研究进展
AI科技评论
20+阅读 · 2020年8月31日
【长文综述】基于图神经网络的知识图谱研究进展
深度学习自然语言处理
14+阅读 · 2020年8月23日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
31+阅读 · 2019年1月15日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员