Redes neurais profundas: implementação no contexto de reconhecimento de imagens
Este trabalho pertence à temática de interfaces cérebro-computador. Nele, utilizamos redes neurais profundas do tipo Triplet para analisar sinais de eletroencefalografia (EEG), os quais haviam sido convertidos em imagens através de transformadas de Fourier. Os sinais foram gerados em um estudo de SS...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Online |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Estadual de Campinas
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2824 |
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| Summary: | Este trabalho pertence à temática de interfaces cérebro-computador. Nele, utilizamos redes neurais profundas do tipo Triplet para analisar sinais de eletroencefalografia (EEG), os quais haviam sido convertidos em imagens através de transformadas de Fourier. Os sinais foram gerados em um estudo de SSVEP, onde pessoas observam um estímulo piscando e têm sua atividade cerebral monitorada. O objetivo das redes neurais é, a partir das imagens geradas (espectrogramas dos sinais), dizer que frequência estimulava visualmente o observador. Foram obtidos resultados promissores, apesar de mais estudos serem necessários para analisar a perspectiva de aproveitamento adicional das relações não-lineares presentes nos dados. |
|---|---|
| ISSN: | 2596-1969 |
