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基于三维多分辨率模型与Fisher线性判别的人脸识别方法谷春亮;尹宝才;孔德慧;胡永利
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2005(28)1
【摘要】提出了一种不同姿态和光照条件下的人脸识别方法,将三维多分辨率模型与Fisher线性判别结合起来.为了排除光照、姿态对人脸识别的影响,利用重采样技术构造了三维多分辨率模型,更快、更精确地提取人脸特征;同时结合Fisher线性判别,充分利用不同条件下的二维人脸图像信息,更有效地排除光照、姿态的影响.实验表明,三维多分辨率模型与Fisher线性判别相结合能够很好地适应外部条件的变化,提高了人脸识别的速度和效率.
【总页数】8页(P97-104)
【作者】谷春亮;尹宝才;孔德慧;胡永利
【作者单位】北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室,北京,100022;北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室,北京,100022;北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室,北京,100022;北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室,北
京,100022
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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脑电信号的非线性动力学分析刘桂珍;于影;李宪芝;闻邦椿【摘要】基于脑电信号的非线性特征，利用LILEY脑电信号动力学模型计算了相关维数和李亚普诺夫指数。
计算结果表明，当改变兴奋性神经元集群的兴奋性输入参数时，该EEG模型具有极限环、倍周期分岔、混沌等复杂的动力学行为，得出混沌存在于EEG模型中的结论。
%Based on the nonlinear characteristics of EEG signal, the correlation dimension and lyapunov index were calculated using LILEY EEG dynamics model.It is indicated that, when the input parameters of neu-ron cluster excitability is changed, the EEG model possesses such complex dynamical behaviors as the limit cy-cle, period-doubled bifurcation and chaos.It can be concluded that the chaos exists in the EEG model.【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】4页(P581-583,587)【关键词】EEG模型;关联维数;李亚普诺夫指数;混沌【作者】刘桂珍;于影;李宪芝;闻邦椿【作者单位】佳木斯大学机械工程学院，黑龙江佳木斯 154007;佳木斯大学机械工程学院，黑龙江佳木斯 154007;佳木斯大学机械工程学院，黑龙江佳木斯154007;东北大学机械工程与自动化学院，辽宁沈阳 110004【正文语种】中文【中图分类】Q4240 引言脑电图是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层的总体反映，它蕴含大量的生理和疾病信息，在临床医学中常作为某些脑疾病的诊断依据和提供辅助治疗的手段.在传统研究方法中，脑电信号被视为一种准平稳信号，通过谱分析、正交变换、逆滤波、神经网络等方法来分析脑电信号［1］，虽取得一定的成效，但仍有许多不足.自1985 年Babloyantz［2］首次运用非线性动力学理论研究EEG(electroencephalogram)信号，得出人类在睡眠时EEG 信号处于混沌状态伊始，脑电信号的研究迅速进入到非线性动力学时代.EEG 信号起源于一个高度的非线性系统，基于人体自身生理信息的复杂程度和生命现象的多重耦合［3］，利用非线性理论定量描述出脑电信号的复杂动力系统的演变信息，对于揭示生命体征更好的造福人类，具有重要意义.本文基于非线性动力学理论，对LILEY 建立的EEG 的动力学模型进行了相关维数和Lyapunov指数进行了计算，得出脑电信号具有混沌的结论.1 EEG 动力学方程LILEY 等人以人脑生理结构和医学解剖为基础，用非线性微分方程定义了脑神经元集群处于兴奋和抑制两种状态时的数学模型，其微分方程如方程组1［4］所示. 式(1)［5 ～15］中的1 ～2 个方程分别表述的是脑神经元集群处于兴奋型e 和抑制型i 两种状态时的平均膜电位he 和hi 随时间变化的函数关系;第3 ～6 个方程表述的是突触活动与时间的变化关系，其中Ijk(j，k=e，i)表示前者j 对后者k 的神经元作用;S 描述的是对应e，i 两类神经元细胞膜电位在等价平均点时放电率的函数关系;A 和B，a 和b 分别表示对应e，i 两类神经元集群的突触后膜电位峰值的振幅和突触速率常数;τe，τi 是两类神经元集群的细胞膜时间常数;her，hir 和heeq，hieq 分别表示e，i 两类神经元集群的静止和平衡电位;pe e，pie 和pie，pii 代表e，i 两类神经元输入.Nee，Nie 和Nei，Nii 分别表示e，i 两类神经元接受其他两类神经元集群传递信号的总数.式(2)中的q=e，i，是对式(1)中的函数S 量化关系的补充，hq 表示两种神经元集群的平均细胞膜电位he 和hi;qmax=emax，imax，代表两种神经元集群的最大阈值emax 和imax;θq 和sq 分别表示为对应于e，i 最大阈值时的电位值和标准偏差.其中，图1 兴奋型神经元集群平均膜电位he2 基本原理2.1 相关维数相关维数为非整数维数是数值识别混沌运动的一种判据.本文采用Grassberger 和Procaccia 在1983 年提出的针对时间序列计算吸引子维数的方法［10］.其目的是求出距离接近重构相空间中的点占其重构空间中的比重.其计算方法如下［11］:(1)对一个离散时间序列{x(t)}，先以嵌入维数m 和时间延迟τ 重构，重构后空间中的一个点可表示为(2)计算相关积分C(r).设重构空间中有N个点，r 为两两配对点对之间任意两个向量之间的距离，C(r)是满足|Xi－Xj|＜r 的点对数目的概率，其计算公式如下:式(4)中，M 表示在m 维空间中向量点的个数，H 是阶跃函数，|Xi－Xj|表示相空间中任意两个向量点之间的距离.(3)做logr－logC(r)二维曲线.(4)计算相关维数D2.将(3)所做曲中近似线性部分拟合成直线，求该直线的斜率，即为相关维数D2 的估计值.用公式表示即为:图2 兴奋型神经元集群细胞膜电位的相关维数图3 兴奋型输入pee 作参数的EEG 分岔图2.2 Lyapunov 指数混沌运动的另一种判据是Lyapunov 指数为正数.求解最大的Lyapunov 指数的方法如下:(1)在m 维相空间重构中找到n 个向量点，得到的向量集记为(2)计算该向量两点间最近的距离记为d1:(3)取时间步长Δt，建立一个新向量，找出与新向量最近的向量距离d2，定义该时间段内系统的指数增长率λ1，则(4)重复以上的过程，计算出所有的λi 值，取λi 的平均值即为Lyapunov 指数估计值，记为L1，则(5)增加嵌入维数m，重复步骤(2)～(4)，当L1 随嵌入维数m 的改变趋于稳定，即为所求Lyapunov 指数.图4 兴奋型输入Pee 作参数时LLE 变化图3 数值仿真对模型(1)作降维处理，得到10 个一阶常微分方程.模型(1)中参数分别取a=0.49ms－1，b=0.592ms－1，A=0.81mV，B =4.85mV，emax=imax=0.5ms－1，heeq =45mV，her =hei =－70mV，hieq=－90mV，Nee=Nei=3034，Nie=Nii=536，pie=pii =0ms－1，se=si=5mV，pei=11.9ms－1，θe=θi=－50mV，τe=9ms，τi =39ms［7］.当pee=12.9ms1 时，选取迭代步长0.01，时间长度1000，迭代点数为100000，为减少初值对系统的影响，舍弃前10000 个点.he 是大脑皮层某局部区域兴奋性神经元集群的平均膜电位，它与EEG信号成正比［9］.图1 是he 的信号波形.4 结论(1)模型(1)的动力学行为主要是由控制参数pee 和pei 决定的［6，7］.(2)图2 表明，对he 信号做关联积分，当嵌入维数m=8 时，求出关联维数D2=1.7，关联维数的非整数，证明脑电信号呈现混沌状态.(3)由数值仿真图3 可见，当改变兴奋性神经元集群兴奋性输入参数pee 值时，EEG 经历了稳定周期→两倍周期→倍周期分岔→混沌→半周期分岔→稳定的变化历程，结合图3 和图4，pee ∈［13.1ms－1，13.6ms－1］附近，出现周期窗. (4)图4 表明，最大Lyapunov 指数LLE 值出现在pee ∈(12.64，14.36)内，且为正数，证明脑电信号呈现混沌状态.以上分析说明，EEG 的非线性特征与输入不同的电信号有关.在一定参数区间内，大脑呈现混沌状态.参考文献:［1］孟欣，欧阳楷.脑电信号的几个非线性动力学分析方法［J］.北京生物医学工程，1997，16(3):135－139.［2］ Bab loyantz A，Salazar JM，N icolisc Eviclence of Chaotic Dynma Ics of Brain Activity During The Sleep Cycle［J］.Physics letters A，1985，111(3):152－156.［3］缪经良.振动与波利用技术的新进展［M］.沈阳:东北大学出版社，2000. ［4］ LILEY D T J，CADUSCH P J，DAFILIS M P.A Spatially Continuous Field Theory of Electrocortical Activity［J］.Computation in Neural Systems，2002，13(1):67－113.［5］刘桂珍;刘丽群;于影;闻邦椿.非线性振动理论在脑电信号分析中的应用［J］.中国工程机械学报，2012，2.［6］李春胜王宏，赵海滨等.EEG 模型的混沌动力学特性研究［J］.系统仿真学报，2010，22(10):2262－2264.［7］王兴元;谭贵霖.Liley 模型的模拟EEG 信号的非线性预测和分析［J］.计算物理，2007，(09).［8］王兴元，骆超，谭贵霖.EEG 动力学模型中混沌现象的研［J］.生物物理学报，2005，(09).［9］向学勤;庞全;范影乐;薛凌云.EEG 动力学模型中随机共振现象的仿真研究［J］.系统仿真学报，2008，(08).［10］ KORN H，FAURE P.Is There Chaos in the Brain?II.Experimental Evidence and Related Models［J］.Comptes Rendus Biologies(S1631－0691)，2003，326(9):787－840.［11］ GRASSBERGERP.Characterization of strange.attrators［J］.Physial Review Letters，1983，50(5):346－349.［12］黄小娜;张军英.;癫痫脑电信号的非线性分析方法［J］.河西学院学报，2010，(04).［13］徐琳，许百华.非线性动力学脑电信号分析方法的研究与应用［J］.心理科学，2005，(05).［14］李春胜，王宏，赵海滨，等.脑电混沌维数复杂度连续检测方法的研究［J］.中国生物医学工程学报，2009，(12).［15］袁野.癫痫脑电的非线性方法分析［D］.长春:吉林大学，2009.。
Fisher综合征临床诊疗分析1. 引言1.1 Fisher综合征的概述Fisher综合征是一种罕见的自身免疫性疾病，属于吉兰-巴雷综合征（GBS）的一个亚型。
该病于1956年由美国神经学家Fisher首次报道，故得名Fisher综合征。
其主要特点是急性起病，以共济失调、眼外肌麻痹和腱反射消失为临床特征。
该病多发生于青壮年，男性略多于女性，四季均可发病。
1.2 临床诊疗的意义与目的Fisher综合征作为一种严重的神经系统疾病，若不及时诊断和治疗，可能导致患者死亡或遗留严重后遗症。
因此，提高临床医生对Fisher综合征的认识，做到早期诊断、合理治疗，对于降低患者死亡率、改善患者预后具有重要意义。
临床诊疗的目的主要包括：明确诊断、评估病情严重程度、制定合理的治疗方案、预防并发症、改善患者预后。
1.3 文献综述近年来，国内外学者对Fisher综合征进行了大量研究，取得了显著进展。
研究内容主要包括病因与发病机制、临床表现、诊断方法、治疗策略及预后等方面。
这些研究成果为临床医生提供了宝贵的理论依据和诊疗经验，有助于提高Fisher综合征的诊疗水平。
然而，由于Fisher综合征的病因和发病机制尚未完全阐明，仍需进一步深入研究，以期为临床诊疗提供更多依据。
2. Fisher综合征的病因与发病机制2.1 病因分析Fisher综合征是一种罕见的自身免疫性疾病，主要表现为共济失调、眼外肌麻痹以及腱反射消失三联征。
其病因尚不完全明确，但研究表明，Fisher综合征可能与以下因素有关：1.遗传因素：部分患者存在家族聚集现象，提示遗传因素可能在其发病中起一定作用。
研究发现，某些人类白细胞抗原（HLA）基因型与Fisher综合征的发病风险相关。
2.环境因素：某些病毒感染（如巨细胞病毒、EB病毒等）和细菌感染可能与Fisher综合征的发病有关。
此外，某些药物、疫苗接种等也可能诱发该病。
3.免疫异常：Fisher综合征患者体内存在自身免疫反应异常，导致自身抗体攻击神经系统，特别是神经肌肉接头部位。
Bagging RCSP脑电特征提取算法张毅;罗久飞;蔡军;尹春林【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2017(043)011【摘要】正则化共空间模式(Regularized common spatial pattern,RCSP)解决了共空间模式(Common spatial pattern,CSP)对噪声敏感的问题,但它在小样本脑电数据集中的表现并不理想,针对上述问题,本文提出了Bagging RCSP (BRCSP)算法,通过Bagging方法重复选取训练数据来构造一个个包,并提取RCSP特征,再利用线性判别分析(Linear discriminantanalysis,LDA)将特征向量映射到低维空间中,最后采用最近邻(Nearest neighborhood classifier,NNC)算法判定分类结果,线下实验证明,相比较聚合正则化共空间模式(RCSP with aggregation,RCSP-A),BRCSP的平均准确率提高了2.92%,且方差更小,鲁棒性更好.最后,在智能轮椅平台上,10位受试者利用BRCSP算法实现左右手运动想象脑电信号控制轮椅完成"8"字形路径的实验,证明了该算法在脑电信号特征提取中的有效性.%The regularized common spatial pattern (RCSP) has solved the problem that the common spatial pattern (CSP)is sensitive to noise. However,its performance on small sample of electro encephalon graph(EEG)data set is not ideal. To deal with this problem, a Bagging RCSP (BRCSP) algorithm is proposed, which divides training samples into packets and extracts RCSP features by Bagging to choose training packets. Furthermore, the feature vector is projected into the lower space with linear discriminant analysis(LDA)and a classification algorithm based on nearest neighborhood classifier(NNC)isadopted. Compared to RCSP with aggregation(RCSP-A),the accuracy of BRCSP increases by 2.92 % in average and the variance is smaller and has better robustness. Results of the experiment,in which 10 subjects control an intelligent wheelchair of a fixed"8"glyph trajectory, demonstrate that the BRCSP is effective in the EEG feature extraction.【总页数】7页(P2044-2050)【作者】张毅;罗久飞;蔡军;尹春林【作者单位】重庆邮电大学先进制造工程学院重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院重庆 400065;重庆邮电大学自动化学院重庆 400065;重庆邮电大学先进制造工程学院重庆 400065【正文语种】中文【相关文献】1.基于感兴趣脑区LASSO-Granger因果关系的脑电特征提取算法 [J], 佘青山;陈希豪;高发荣;罗志增2.脑-机接口中基于相似关系的MR Ps双滤波特征提取算法 [J], 刘美春3.基于脑电信号的ILDB情感特征提取算法 [J], 时文飞;叶西宁4.基于小波包和共同空间模型的运动想象脑电信号特征提取算法 [J], 高枫; 鲁昊; 高诺5.一种重复二分CSP 4类运动想象脑电信号特征提取算法 [J], 郑戍华;闫琛;王向周因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进CSSD的脑电信号特征提取方法李明爱;陆婵婵;杨金福【期刊名称】《北京工业大学学报》【年(卷),期】2013(039)007【摘要】针对脑-机接口系统在训练样本较少的情况下,存在脑电(EEG)信号特征值稳定性低、特征向量区分度差等不足,提出一种脑电特征提取方法,即正则化共空域子空间分解法(R-CSSD).该方法在传统共空域子空间分解(CSSD)算法的基础上引入正则化思想,通过正则化参数将目标实验者的训练数据与其他实验者(称为辅助实验者)的同类型训练数据进行有效结合,以构造正则化空间滤波器,完成对目标实验者运动想象EEG信号的特征提取,并进一步选用K近邻(KNN)算法实现脑电数据的分类.实验结果表明:在小训练样本情况下,R-CSSD方法有效提高了脑电信号特征值的稳定性,在提高分类正确率、降低时间消耗方面具有良好的性能.【总页数】8页(P1021-1028)【作者】李明爱;陆婵婵;杨金福【作者单位】北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京 100124【正文语种】中文【中图分类】R318【相关文献】1.基于盲源分离的运动想象脑电信号特征提取方法的研究 [J], 张立国;张玉曼;金梅;于国辉2.基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法 [J], 邹晓红;张轶勃;孙延贞3.基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法 [J], 李明爱;崔燕;杨金福;郝冬梅4.基于非线性动力学的八类运动想象脑电信号特征提取方法研究 [J], 田敏婷;商玉林;陈珊5.基于改进CSSD的运动想象脑电信号特征提取 [J], 张毅;梅彦玲;罗元因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
![基于Fisher判别稀疏超限学习机的脑电分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/ff40dc04102de2bd9705885b.png)
专利名称：基于Fisher判别稀疏超限学习机的脑电分类方法专利类型：发明专利
发明人：佘青山,陈康,席旭刚,蒋鹏
申请号：CN201711373996.0
申请日：20171219
公开号：CN108122004A
公开日：
20180605
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种基于Fisher判别稀疏超限学习机的脑电分类方法。
首先依据Fisher判别准则训练出一个结构化字典，其次根据这个字典获得更有区分性的稀疏系数进行信号重构，得到更有效的特征信号，然后利用超限学习机算法对新的特征信号进行分类，从而提高多运动想象任务分类的准确性。
该方法在脑‑机接口领域具有广阔的应用前景。
申请人：杭州电子科技大学
地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
国籍：CN
代理机构：杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：朱月芬
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Fisher判别函数，也称为线性判别函数（Linear Discriminant Function），是一种经典的模式识别方法。
它通过将样本投影到一维或低维空间，将不同类别的样本尽可能地区分开来。
一、算法原理：Fisher判别函数基于以下两个假设：1.假设每个类别的样本都服从高斯分布；2.假设不同类别的样本具有相同的协方差矩阵。
Fisher判别函数的目标是找到一个投影方向，使得同一类别的样本在该方向上的投影尽可能紧密，而不同类别的样本在该方向上的投影尽可能分开。
算法步骤如下：(1)计算类内散度矩阵（Within-class Scatter Matrix）Sw，表示每个类别内样本之间的差异。
Sw = Σi=1 to N (Xi - Mi)(Xi - Mi)ᵀ，其中Xi 表示属于类别i 的样本集合，Mi 表示类别i 的样本均值。
(2)计算类间散度矩阵（Between-class Scatter Matrix）Sb，表示不同类别之间样本之间的差异。
Sb = Σi=1 to C Ni(Mi - M)(Mi - M)ᵀ，其中 C 表示类别总数，Ni 表示类别i 中的样本数量，M 表示所有样本的均值。
(3)计算总散度矩阵（Total Scatter Matrix）St，表示所有样本之间的差异。
St =Σi=1 to N (Xi - M)(Xi - M)ᵀ(4)计算投影方向向量w，使得投影后的样本能够最大程度地分开不同类别。
w= arg max(w) (wᵀSb w) / (wᵀSw w)，其中w 表示投影方向向量。
(5)根据选择的投影方向向量w，对样本进行投影。
y = wᵀx，其中y 表示投影后的样本，x 表示原始样本。
(6)通过设置一个阈值或使用其他分类算法（如感知机、支持向量机等），将投影后的样本进行分类。
二、优点和局限性：Fisher判别函数具有以下优点：•考虑了类别内和类别间的差异，能够在低维空间中有效地区分不同类别的样本。
fisher判别法Fisher判别分析的基本思想：选取适当的投影方向，将样本数据进行投影，使得投影后各样本点尽可能分离开来，即：使得投影后各样本类内离差平方和尽可能小，而使各样本类间的离差平方和尽可能大。
为了克服“维数灾难”，人们将高维数据投影到低维空间上来，并保持必要的特征，这样，一方面数据点变得比较密集一些，另一方面，可以在低维空间上进行研究。
fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同总体之间的离差(记为B)尽可能地大，而同一总体内的离差(记为E)尽可能地小来确定判别系数l=(l1，l2…lp)′。
数学上证明判别系数l恰好是|B-λE|=0的特征根，记为λ1≥λ2≥…≥λr>0。
所对应的特征向量记为l1，l2，…lr，则可写出多个相应的线性判别函数，在有些问题中，仅用一个λ1对应的特征向量l1所构成线性判别函数y1=l′1x不能很好区分各个总体时，可取λ2对应的特征向量l′2建立第二个线性判别函数y2=l′2x，如还不够，依此类推。
有了判别函数，再人为规定一个分类原则(有加权法和不加权法等)就可对新样品x判别所属。
Fisher判别法是根据方差分析的思想建立起来的一种能较好区分各个总体的线性判别法，由Fisher在1936年提出。
该判别方法对总体的分布不做任何要求。
Fisher判别法是一种投影方法，把高维空间的点向低维空间投影。
在原来的坐标系下，可能很难把样品分开，而投影后可能区别明显。
一般说，可以先投影到一维空间(直线)上，如果效果不理想，在投影到另一条直线上(从而构成二维空间)，依此类推。
每个投影可以建立一个判别函数。
阿尔茨海默病脑电信号识别技术研究阿尔茨海默病是一种神经系统退行性疾病，具有进展性和不可逆转性。
患者常常表现为认知能力下降、记忆力减退、空间定向能力下降等症状。
这种疾病对患者来说，是极度痛苦的，也会对患者的家庭和社会带来很大的负担。
现代医学研究顺应了信息化的浪潮，利用技术手段对阿尔茨海默病脑电信号进行识别，已成为解决这个问题的手段之一。
识别阿尔茨海默病脑电信号技术,是基于脑电信号的研究，在保证患者脑电活动安全的前提下，将脑电信号进行分析处理，进而对患者的神经状态进行评估。
因为阿尔茨海默病患者的脑电信号会呈现出明显的差异，与健康人的脑电信号存在巨大的区别，所以该技术可以精准地判断出患者是否患病。
该技术的应用正在逐渐被寻找。
最常见的处理方式是运用机器学习算法，将大量的脑电信号数据进行分类、整理和分析，建立基于数据集的模型。
该模型在学习了大量的数据后，能够更加精准地识别阿尔茨海默病脑电信号，减少误判率，进一步提高疾病的诊断精度。
在该技术的研究过程中，需要将脑电信号进行采集、处理、标准化，再把它们输入到机器学习算法中进行分类与分析。
在数据采集方面，需要选择脑电信号的采集器，并保证采集安全和精度。
为了应对数据缺乏的问题，研究者们也试图使用数据合成技术，将数据集的样本数量逐渐扩充，以提高模型的可信度。
阿尔茨海默病脑电信号识别技术的研究在近年来迅速发展，模型的精度也在不断提升。
但在真正将该技术应用到诊断监测过程中还有很多问题需要解决。
比如，如何更好地选择脑电信号的处理方法，如何选定最佳算法模型等等，这些都是需要进一步考虑的问题。
当然，在研究技术的时候，我们也必须注意到这项技术的潜在的风险和不足，以及完成该技术的高成本和复杂性。
该技术的最终实施结果必须是基于系统性和科学性的研究成果。
总而言之，阿尔茨海默病脑电信号识别技术的研究正处于起步阶段，尽管它正在逐步成为诊断该疾病的手段之一，但是在技术的应用和实施时还有很多问题和限制需要解决。
