ProCA: Progressive Contrastive Alignment for Robust EEG Visual Decoding
arXiv:2609.05094v1 提出 ProCA（Progressive Contrastive Alignment），一种针对 EEG 视觉解码的自适应神经语义对齐框架。现有方法依赖固定视觉或文本锚点，导致其语义关系随试次、受试者及学习阶段变化而错位，引发鲁棒性下降。ProCA 通过从冻结的视觉语言先验逐步细化至 EEG 感知语义关系，并结合基于通道与时序重要性的结构一致插值约束特征混合。在受试者依赖、独立、严格跨受试者迁移及持续适应等设置下，该方法分别实现平均 Top-1/Top-5 相对增益为 7.4%/3.9%、10.0%/4.6%、28.1%/17.8% 和 16.8%/11.6%。