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系統識別號 U0002-2008201722520900
中文論文名稱 應用腦波偵測於演化策略建立嫌犯辨識系統
英文論文名稱 Incorporated event-related potentials brain waves and evolution strategies to establish criminal recognition system
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Information Management
學年度 105
學期 2
出版年 106
研究生中文姓名 林姿儀
研究生英文姓名 Tzu-Yi Lin
學號 604630730
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2017-06-04
論文頁數 88頁
口試委員 指導教授-張應華
委員-徐煥智
委員-林文修
中文關鍵字 事件相關電位  演化策略  類神經演算法 
英文關鍵字 Event-Related Potential Brain Waves  Evolutionary Strategy  Artificial Neural Networks 
學科別分類
中文摘要 近年來,在人臉辨識方面利用上已相當廣泛,辨別人是否處於疲累狀態、出入口管制及利用辨識技術,辨識出人與物體,可以進一步辨別是否有人犯罪等。另外,腦波的應用發展也相當迅速,腦波現階段可以用來分辨嫌犯是否說謊、學生對學習是否專注、在醫學上判斷是否有腦部疾病以及在運動上可幫助運動員找到最適合比賽時的狀態等。
現今用於嫌犯之人臉辨識大多處於須連線比對資料庫的情況,受害者或目擊者欲描述其印象中的嫌犯特徵時,需與警方素描師反覆確認是否為嫌犯,此過程反覆時間長,並且有時受害者或目擊者所描述的與嫌犯特徵有大部分不同,進而影響警方作業速度,或是警方在街頭遇到嫌犯或失蹤人口時,欲比對是否為嫌犯或失蹤人口,必須連線到資料庫進行比對,此過程還須等待資料傳輸時間,當網路不順或不通時,將無法即時確認是否為嫌犯或失蹤人口。
因此,本研究欲利用演化策略整合事件相關電位中的腦波以發展出一套嫌犯描繪系統,利用腦波事件相關電位的擷取系統,目擊者及受害者不需提供犯罪者的特徵,經由取得使用者之腦波事件相關電位,在系統中解出嫌犯之特徵由演化策略快速找出犯罪人素描圖,將結果顯示於系統畫面,由使用者確認是否與印象中之長相符合。
此系統可以增加警方作業速度,縮短原本素描師與目擊者及受害者反覆確認所耗費之時間,也可利用於一般使用者,欲要告知他人印象中之人物的特徵,可透過此系統,利用偵測腦波事件相關電位,得出想要描述之特徵或人物。
英文摘要 The face recognition are used quite extensive in recent years, like identify whether people are in a state for exhaustion, import ane export control and used to distinguish people or objects, can also identify whether someone in the process of committing a crime. In addition, the application of brain waves is development quite rapidly. Brain waves can be used to distinguish whether the suspects are lying and the students focus on learning. In terms of medical can judge whether has brain disease. In terms of sports can help athletes find the most suitable state of competition.
At present, the most of face recognition of suspect are connect database to compare. The victims or witnesses were describe the features of suspects confirmed repeatedly with police sketcher. This process confirmed repeatedly and time-consuming. If the victims or witnesses described the facial features incomplete resulted in suspect's sketches were different from suspect and then affect the speed of police operations. Or the police encountered the suspect or missing persons want to be compared whether the person was the suspect or missing persons, it must be connect database to compare pictures of the suspect or missing persons, the process must wait for the data to be transmitted. When the network has bad connection, it will not to confirm whether it is a suspect or missing persons immediately.
Therefore, this project intends to use the evolutionary strategy and neural network integrate with event-related brain waves in order to develop the identification system of suspects of crime. The use of event-related potential brain waves captured, witnesses or victims were no longer to describe the features of suspects. In the system, by obtaining the brain wave event-related potential of the user, evolutionary strategy and neural networks can be used to find the criminal sketch quickly without the description of the characteristics for the offender. The result can be displayed on the system screen. And confirm the result correct or not by user.
This system can increase the speed of police operations, shorten the sketch and witnesses or victims confirmed repeatedly and time-consuming, can also be used for general users. Through this system, by detecting the brain waves event-related potential and use evolutionary strategy to describe who you want to tell others the features of the character in the impression.
論文目次 目錄
====================
壹、緒論 1
貳、文獻探討 3
一、事件相關電位腦波 3
二、演化策略(Evolutionary Strategy,ES) 7
三、類神經網路(Artificial Neural Network,ANN) 10
四、Oddball 實驗 12
五、傅立葉轉換 14
參、研究架構 15
一、資料來源 18
二、演化策略與類神經網路 28
肆、實驗分析 29
伍、結論與未來展望 80
參考文獻 81


表目錄
====================
表1 欲比較的完整人臉-人臉1 (3,30) 34
表2 欲比較的完整人臉-人臉2 (3,30) 35
表3 欲比較的完整人臉-人臉3 (3,30) 37
表4 欲比較的完整人臉-人臉1 (5,50) 39
表5 欲比較的完整人臉-人臉2 (5,50) 41
表6 欲比較的完整人臉-人臉3 (5,50) 43
表7 欲比較的完整人臉-人臉4 (5,50) 44
表8 欲比較的完整人臉-人臉5 (5,50) 46
表9 欲比較的完整人臉-人臉1 (7,100) 48
表10 欲比較的完整人臉-人臉2(7,100) 50
表11 欲比較的完整人臉-人臉3 (7,100) 52
表12 欲比較的完整人臉-人臉4 (7,100) 54
表13 欲比較的完整人臉-人臉5(7,100) 56
表14 欲比較的完整人臉-人臉6(7,100) 57
表15 欲比較的完整人臉-人臉7(7,100) 59
表16 欲比較的完整人臉-人臉1 (10,200) 61
表17 欲比較的完整人臉-人臉2 (10,200) 63
表18 欲比較的完整人臉-人臉3(10,200) 65
表19 欲比較的完整人臉-人臉4(10,200) 67
表20 欲比較的完整人臉-人臉5 (10,200) 68
表21 欲比較的完整人臉-人臉6 (10,200) 70
表22 欲比較的完整人臉-人臉7 (10,200) 72
表23 欲比較的完整人臉-人臉8 (10,200) 74
表24 欲比較的完整人臉-人臉9 (10,200) 75
表25 欲比較的完整人臉-人臉10 (10,200) 77


圖目錄
====================
圖1 演化策略流程 8
圖2 類神經網路架構 10
圖3 Oddball兩個刺激物實驗設計 12
圖4 Oddball兩個以上刺激物實驗設計 13
圖5 Oddball新奇刺激實驗設計 13
圖6 研究架構 18
圖7 眼、鼻、口 類神經網路 19
圖8 眉、耳 類神經網路 20
圖9 人臉1部位框選類神經網路 20
圖10 人臉2部位框選類神經網路 21
圖11 人臉3部位框選類神經網路 21
圖12 演化策略 22
圖13 眼Oddball實驗流程 22
圖14 鼻Oddball實驗流程 23
圖15 嘴Oddball實驗流程 23
圖16 耳Oddball實驗流程 24
圖17 眉Oddball實驗流程 24
圖18 框出人臉中眼部分Oddball實驗流程 25
圖19 框出人臉中鼻部分Oddball實驗流程 26
圖20 框出人臉中嘴部分Oddball實驗流程 26
圖21 框出人臉中耳部分Oddball實驗流程 27
圖22 框出人臉中眉部分Oddball實驗流程 27
圖23 演化策略與類神經網路評估過程 28
圖24 由左至右為眼睛1-3 29
圖25 由左至右為眼睛1-3在電極點的AF3的波型 29
圖26 由左至右為眼睛1-3在電極點的AF4的波型 29
圖27 由左至右為眼睛1-3之傅立葉轉換頻域 30
圖28 由左至右為鼻子1-3 30
圖29 由左至右為鼻子1-3在電極點的AF3的波型 30
圖30 由左至右為鼻子1-3在電極點的AF4的波型 30
圖31 由左至右為鼻子1-3之傅立葉轉換頻域 30
圖32 由左至右為嘴巴1-3 31
圖33 由左至右為嘴巴1-3在電極點的AF3的波型 31
圖34 由左至右為嘴巴1-3在電極點的AF4的波型 31
圖35 由左至右為嘴巴1-3之傅立葉轉換頻域 31
圖36 由左至右為眉毛1-3 31
圖37 由左至右為眉毛1-3在電極點的AF3的波型 32
圖38 由左至右為眉毛1-3在電極點的AF4的波型 32
圖39 由左至右為嘴巴1-3之傅立葉轉換頻域 32
圖40 由左至右為耳朵1-3 32
圖41 由左至右為耳朵1-3在電極點的AF3的波型 32
圖42 由左至右為耳朵1-3在電極點的AF4的波型 33
圖43 由左至右為嘴巴1-3之傅立葉轉換頻域 33
圖44 欲比較的人臉-人臉1到3 33
圖45 欲比較的人臉-人臉1到5 39
圖46 欲比較的人臉-人臉1到7 48
圖47 欲比較的人臉-人臉1到10 61
參考文獻 參考文獻
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