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1. WO2020163053 - ENTRAÎNEMENT DE MODÈLES À APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR TÂCHES PERCEPTUELLES UTILISANT DES DONNÉES BIOMÉTRIQUES

Numéro de publication WO/2020/163053
Date de publication 13.08.2020
N° de la demande internationale PCT/US2020/013772
Date du dépôt international 16.01.2020
CIB
G06K 9/00 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
CPC
G06K 2009/00939
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00885Biometric patterns not provided for under G06K9/00006, G06K9/00154, G06K9/00335, G06K9/00362, G06K9/00597; Biometric specific functions not specific to the kind of biometric
00939Biometric patterns based on physiological signals, e.g. heartbeat, blood flow
G06K 9/00496
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00496Recognising patterns in signals and combinations thereof
G06K 9/00885
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00885Biometric patterns not provided for under G06K9/00006, G06K9/00154, G06K9/00335, G06K9/00362, G06K9/00597; Biometric specific functions not specific to the kind of biometric
Déposants
  • GOOGLE LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • JANSEN, Aren
  • SLANEY, Malcolm
Mandataires
  • PROBST, Joseph J.
  • BATAVIA, Neil, M.
Données relatives à la priorité
62/801,83106.02.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) TRAINING MACHINE-LEARNED MODELS FOR PERCEPTUAL TASKS USING BIOMETRIC DATA
(FR) ENTRAÎNEMENT DE MODÈLES À APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR TÂCHES PERCEPTUELLES UTILISANT DES DONNÉES BIOMÉTRIQUES
Abrégé
(EN)
Generally, the present disclosure is directed to systems and methods that train machine-learned models (e.g., artificial neural networks) to perform perceptual or cognitive task(s) based on biometric data (e.g., brain wave recordings) collected from living organism(s) while the living organism(s) are performing the perceptual or cognitive task(s). In particular, aspects of the present disclosure are directed to a new supervision paradigm, by which machine-learned feature extraction models are trained using example stimuli paired with companion biometric data such as neural activity recordings (e.g. electroencephalogram data, electrocorticography data, functional near-infrared spectroscopy, and/or magnetoencephalography data) collected from a living organism (e.g., human being) while the organism perceived those examples (e.g., viewing the image, listening to the speech, etc.).
(FR)
De manière générale, la présente invention concerne des systèmes et des procédés qui entraînent des modèles à apprentissage automatique (par exemple, des réseaux neuronaux artificiels) pour effectuer une ou des tâches perceptuelles ou cognitives en fonction de données biométriques (par exemple, des enregistrements d'ondes cérébrales) recueillies sur un ou des organismes vivants pendant que le ou les organismes vivants effectuent la ou les tâches perceptuelles ou cognitives. En particulier, des aspects de la présente invention concernent un nouveau paradigme de supervision, selon lequel des modèles d'extraction de caractéristiques à apprentissage automatique sont entraînés en utilisant des exemples de stimuli appariés avec des données biométriques d'accompagnement telles que des enregistrements d'activité neuronale (par exemple, des données d'électroencéphalogramme, des données d'électrocorticographie, des données de spectroscopie dans l'infrarouge proche fonctionnelle et/ou des données de magnétoencéphalographie) recueillis sur un organisme vivant (par exemple, un être humain) pendant que l'organisme perçoit ces exemples (par exemple, visualisation de l'image, écoute de la parole, etc.).
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international