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基于多尺度 Inception 的深度融合网络用于眼电图眼动分类
摘要 — 准确地对眼动进行分类对于人机界面、睡眠分期和疲劳检测等各种实际应用都至关重要。然而，基于眼电图 (EOG) 的眼动分类 (EMC) 仍然具有挑战性，现有的解决方案在准确性方面仍然不是最优的。传统的基于机器学习 (ML) 的方法主要关注手工制作的特征，严重依赖于 EOG 分析的先验知识。此外，大多数现有的基于深度学习 (DL) 的方法仅仅专注于提取单尺度或多尺度特征，而不考虑不同层次特征的贡献，从而限制了模型学习判别表示的能力。为了解决上述问题，提出了一种新的基于多尺度 Inception 的深度融合网络 (MIDF-NET)，由并行 CNN 流和多尺度特征融合 (MSFF) 模块组成，用于从原始 EOG 信号中提取信息特征。并行的 CNN 流可以有效地提取 EOG 的多尺度表示，而 MSFF 模块融合了这些特征，利用了低级和高级多尺度特征。在 5 个公共 EOG 数据集（50 名受试者和 59 条记录）上进行了全面的实验，包含 5 种眼球运动（眨眼、向上、向下、向右和向左）。还实现了最先进的基于 EOG 的眼球运动方法，包括经典机器学习模型和深度网络，以供比较。实验结果表明，我们的 MIDF-NET 在 5 个公共数据集中实现了最高的准确率（87.7%、86.0%、95.0%、94.2% 和 95.4%），优于最先进的方法，准确率显著提高。总之，提出的 MIDF-NET 可以根据特征融合子网络综合考虑多级特征，并通过增强的 EOG 表示有效地对眼球运动模式进行分类。
PAUL MARIO KOOLA 博士、MBA - 德克萨斯农工大学
Knowledge Based Systems Inc.，首席研究员/项目经理：• 寄生电源组 (P3)：美国海军 为海洋传感器供电的永久波浪能 • WAVE CARPET：美国海军 一种可快速重新部署的波浪能技术的新颖设计 • TraceLogic：美国海军 持续到 2017 年 开发机器学习算法以从数据痕迹中解读操作规则 • LIQDS（泄漏识别、量化和检测系统）。：美国海军 与洛克希德·马丁公司合作，该项目开发了一种传感器系统，可以检测和量化联合攻击战斗机 (JSF) 中的泄漏，以支持预防性健康维护 (PHM)。• CORMIT（腐蚀缓解）：美国海军 设计传感器以检测缝隙腐蚀的起始 - 这项工作涉及使用机器智能算法和数据融合的虚拟或抽象传感器。• NDI 图像挖掘：老化飞机计划开发了一种自动化工具，以协助现场工程师使用无损评估 (NDE) 技术评估搭接接头检查中的腐蚀情况。• 数据挖掘油漆退化：老化飞机计划实施数据挖掘技术，使用 EIS、颜色和光泽度测量探索油漆退化 • 多光谱特征融合 (MSFF)：导弹防御局 (MDA) 实施图像处理和贝叶斯融合以增强目标识别 - （诱饵/弹头识别） • iSee：直觉系统：海军研究办公室支持的其他项目： • 为 NASA 构建变更管理和分析工具 (CMAT) 构建决策支持软件原型，结合多用户项目评估，帮助实现多维度的企业愿景 - 结合投资组合理论，帮助根据预算选择项目 • 为能源部 (DOE) 开展的 SDES/MIDAS 石油钻井行业项目研究钻井领域，开发新算法，用于自动执行钻柱连接等日常任务 - 开发数据管理和报告工具，以评估绩效并改进运营。• ISIIAH- 用于抽象和集成仪器硬件的智能系统 – 空军为未来仪器开发的语言、工具和方法 • FIST – 智能传感器智能支持框架 – 空军在 IEEE1451.2 上演示了智能传感器应用 • C2P3/EsMate：导弹防御规划 • KDWIZARD 和 HDWIZARD：数据挖掘和知识发现、恐怖主义建模 • TEAMWORK：社会工作建模、基于视频的知识捕获。• ATIP 和 ATDT 和 IIWARS：文本挖掘、链接分析、恐怖主义建模文本可视化挖掘。• AKDS：文本挖掘支持制造领域的道路规划。