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摘要：视觉记忆性是一种衡量媒体内容记忆难易程度的方法。预测媒体内容的视觉记忆性最近变得越来越重要，因为它会影响多媒体可视化、广告等的设计原则。以前对图像视觉记忆性预测的研究通常利用可以从图像中提取的视觉特征（例如颜色强度和对比度）或语义信息（例如类标签）。其他一些研究试图利用人类受试者的脑电图 (EEG) 信号来预测文本（例如单词对）的记忆性。与以前的作品相比，我们专注于根据人类生物反馈（即 EEG 信号）预测图像的视觉记忆性。为此，我们设计了一个视觉记忆任务，要求每个受试者在浏览从 LaMemdataset 采样的一组图像 30 分钟后回答他们是否正确记住了特定图像。在视觉记忆任务期间，从受试者那里记录 EEG 信号作为人类生物反馈。然后使用收集到的 EEG 信号训练各种分类模型以预测图像记忆性。最后，我们评估并比较了分类模型（包括深度卷积神经网络）和经典方法（例如支持向量机、决策树和 k-近邻）的性能。实验结果证实，基于 EEG 的记忆力预测仍然具有挑战性，但是一种具有各种机会和潜力的有前途的方法。
利用脑电信号预测视觉记忆
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