[发明专利]利用神经生理信号进行迭代分类的系统和方法

权利要求书

1.一种训练图像分类神经网络的方法，其特征在于，包括：

将第一多个图像作为视觉刺激呈现给观察者，同时从所述观察者的大脑收集神经生理信号；

处理所述神经生理信号以识别所述观察者在所述第一多个图像的至少一个图像中检测到目标的神经生理事件；

基于所述神经生理事件的所述识别，分配一标签或分数至所述图像，并将所述图像馈送至图像分类神经网络并训练所述图像分类神经网络以识别所述图像中的所述目标；以及

将训练的所述图像分类神经网络存储在计算机可读存储介质中。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将无监督聚类应用于第二多个图像，并基于所述无监督聚类从所述第二多个图像中选择所述第一多个图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：从第二多个图像中随机选择所述第一多个图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：接收包括所述目标的参考图像，并响应于所述参考图像从第二多个图像中选择所述第一多个图像。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：将输入图像平铺成多个图像块，其中所述第一多个图像包括所述多个图像块的一部分。

6.如权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：将输入图像平铺成多个图像块，其中所述第二多个图像包括所述多个图像块，所述第一多个图像包括所述多个图像块的一部分。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述训练的图像分类神经网络应用于第二多个图像以在其中检测怀疑被所述目标占据的候选图像，其中所述第二多个图像包括所述第一多个图像中的至少一个图像；

重新定义所述第二多个图像，其中被重新定义的所述第二多个图像中的至少一个图像是由所述训练图像分类神经网络检测到的候选图像；以及

重复所述呈现、所述神经生理信号的所述收集和所述处理、以及对所述重新定义的第一多个图像的至少一个图像进行的所述训练，从而迭代地训练所述图像分类神经网络。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：将输入图像平铺成多个图像块，其中所述第二多个图像包括所述多个图像块，所述第一多个图像包括所述多个图像块的一部分。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述重新定义所述第二多个图像，包括将所述输入图像重新平铺为多个图像，其中被重新平铺的所述输入图像的至少一个图像包括所述候选图像。

10.如权利要求7-9任一项所述的方法，其特征在于，还包括：将无监督聚类应用于所述第二多个图像，并基于所述无监督聚类从所述第二多个图像中选择所述第一多个图像。

11.如权利要求7-9任一项所述的方法，其特征在于，包括：从第二多个图像中随机选择所述第一多个图像。

12.如权利要求7-9任一项所述的方法，其特征在于，包括：接收包括所述目标的参考图像，并响应于所述参考图像从所述第二多个图像中选择所述第一多个图像。

13.如权利要求1-4、7-9任一项所述的方法，其特征在于，所述图像分类神经网络为卷积神经网络。

14.如权利要求2-4、7-9任一项所述的方法，其特征在于：所述图像分类神经网络包括：被配置用于接收和处理所述神经生理信号的第一神经子网络、被配置用于接收和处理所述第二多个图像的第二神经子网络，以及具有用于接收和组合来自所述第一神经子网和所述第二神经子网络的输出的神经网络层的共享子网络。