基于黎曼几何的迁移学习可减少 c-VEP BCI 的训练时间

本文提出了一种基于黎曼几何的迁移学习算法，用于基于代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 的 BCI，该算法可以在不牺牲分类精度的情况下有效减少校准时间。实验结果表明，该算法比具有相同训练次数的特定主题（基线）算法实现了更高的分类准确率，并在相同性能水平下减少了 BCI 的训练时间，从而促进了其在现实世界中的应用。