脑机接口算法挑战赛：脑纹识别比赛基线方案分享

2023-08-20 12:05:56

脑机接口技术：突破与挑战

脑纹识别：读取大脑活动的窗口

随着科技的飞速发展，脑机接口 (BCI) 技术正以前所未有的速度革新着我们的世界。BCI 算法挑战赛作为这一领域的巅峰盛会，汇聚了全球顶尖的研究人员，共同推进 BCI 技术的发展。2022 年挑战赛的脑纹识别比赛便是其中一项备受瞩目的赛事。

揭秘脑纹识别比赛

脑纹识别比赛的目的是评估 BCI 算法对脑纹信号分类任务的处理能力。比赛数据集包含了来自 10 名受试者的脑纹信号，每位受试者在不同任务条件下产生了多段信号。参赛团队需要根据这些信号识别受试者所执行的任务。

基线方案：卓越表现的奥秘

本文将深入探讨 2022 年脑纹识别比赛的基线方案，该方案在众多参赛团队中脱颖而出，取得了令人瞩目的成绩。

双分支网络架构：优势互补

双分支网络架构是基线方案的核心，它由两个分支组成，分别处理脑纹信号的不同特征。第一个分支是一个卷积神经网络 (CNN)，擅长提取时频特征，第二个分支是一个循环神经网络 (RNN)，用于捕捉时序特征。这两个分支的输出经过融合，得到最终的分类结果。

离散小波变换：时频之窗

离散小波变换是一种时频分析技术，它将脑纹信号分解为多个时频成分，分别反映不同的信息。该方案将脑纹信号经过离散小波变换后输入双分支网络，让两个分支分别处理不同成分的特征。

注意力机制：聚焦关键信息

注意力机制是一种神经网络技术，它能够帮助模型关注输入信息中更重要的部分。在基线方案中，注意力机制应用于双分支网络的两个分支，帮助 CNN 分支选择更重要的时频特征，帮助 RNN 分支选择更重要的时序特征。

代码示例：实践中的创新

以下 Python 代码示例演示了基线方案中双分支网络架构的实现：

import tensorflow as tf

class DualBranchModel(tf.keras.Model):

    def __init__(self):
        super(DualBranchModel, self).__init__()

        # CNN 分支
        self.cnn_branch = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
            tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
            tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            tf.keras.layers.Flatten()
        ])

        # RNN 分支
        self.rnn_branch = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True),
            tf.keras.layers.LSTM(64)
        ])

        # 全连接层
        self.fc_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

    def call(self, inputs):
        # 分别处理两个分支
        cnn_output = self.cnn_branch(inputs)
        rnn_output = self.rnn_branch(inputs)

        # 融合输出
        output = tf.concat([cnn_output, rnn_output], axis=-1)

        # 最终分类
        return self.fc_layer(output)