摘要
本发明涉及一种基于大脑EEG信号的高保真3D重建方法,首先通过面向3D图像信号重建的EEG关联特征来获取大脑活动的精细特征,以实现对参与者视觉感知或想象内容的准确编码;然后采用EEG信号到2D图像映射,利用编码得到的特征对预训练的2D图像生成模块和CLIP模型进行微调,以实现对EEG信号语义的图像化表达,得到预训练的2D图像生成模块;最后将预训练后的2D图像生成模型与3D表示技术相结合,将3D场景参数化通过联合损失函数,以实现从EEG信号编码特征到具体3D图像的直观映射,生成具有高保真度和丰富细节的3D图像。本发明通过参与者对物体所产生的EEG信号而生成其对应的3D图像,为认知科学、心理学和神经科学领域的研究提供新的视角和工具。
技术关键词
图像生成模型
联合损失函数
图像重建方法
图像解码器
编码器
图像文本信息
透明度
图像特征向量
模块
注意力
语义
信号编码
相机
方位角
训练集
颜色
系统为您推荐了相关专利信息
重识别方法
文本编码器
服装
图像编码器
行人重识别模型
关键尺寸扫描电子显微镜
错误检测方法
编码器
轮廓信息
解码器
合影对象
图像生成模型
合影照片生成方法
模版
照片生成装置
手术器械控制方法
手术机器人
主操作手
数值
编码器