基于颜色和形状任务的脑区功能连接的研究

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Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｏｆｂｒａｉｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｏｒａｎｄｓｈａｐｅ
ＸＩＮＧＧｕｉ — ｙａｎｇ，ＤＯＮＧＹｕｎ－ｙｕｎ，ＤＥＮＧＨｏｎｇ — ｘｉａ，ＬＩＨａｉ — ｆａｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａ／ｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）
ｌＹ．ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｒｅｓｔｉｎｇｓｔａｔｅａｎｄｔａｓｋｉｎｇｓｔａｔｅ．ａｎｄｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｍｉｎｔｏｓｏｍｅｍｏｄｕｌｅｓｂｙｕｓｅｏｆＣＮＭ．Ｓｅｃｏｎｄ－
第３１卷第４期
２０１４年４月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３ｌＮｏ．４Ａｐｒ．２０１４
基于颜色和形状任务的脑区功能连接的研究
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｓｅａｒｃｈｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇｏｆｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｄｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓａｓ￣ｌｌｏｗｓ．Ｆｉｒｓｔ —
ｌｖ．ｃｏｍｐｕｔｅｄＺｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｉｏｎｓ．Ｔｈｉｒｄｌｙ．ｃｏｍｐｕｔｅｄｔｈｅｄｅｇｒｅｅｓｏｆｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｓｕａｌｂｒａｉｎｒｅ — ｇｉｏｎｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｃｏｎｆｉｒｍｔｈｅｔｗｏｐａｔｈｗａｙｓｏｆｖｉｓｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｄｙｎａｍｉｃｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｂｒａｉｎｎｅｔ — ｗｏｒｋａｎｄｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｒａｉｎａｒｅａｓｏｆｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇ．Ｂｙｍｅａｎｓｏｆｓｔｕｄｙｉｎｇｃｏｇｎｉｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｂｉｎ．ｄｉｎｇ，ｔｈｅｓｅｗｉｌｌｈｅｌｐｃｏｎｔｉｂｒｕｔｅｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｕａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｏｄｕｌｅｄｉｖｉｓｉｏｎ；Ｚｖａｌｕｅｓ；ｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇ
邢桂阳，董云云，邓红霞，李海芳
（太原理工大学计算机科学与技术学院，太原０３００２４）摘要：针对视感知中的特征捆绑问题主要通过以下三个方面进行研究：首先，构建静息态和任务态的脑网络，
利用堆结构贪婪算法进行模块划分；其次，计算视Biblioteka Baidu脑区之间的ｚ值；再次，计算视觉脑区之间的连接度。实验证明了视觉信息加工的两条通路、脑网络动态平衡特性以及参与绑定的重要脑区。研究视觉特征捆绑认知过程，有助于计算机视觉建模，为提高图像识别技术奠定基础。
关键词：脑网络；模块划分；Ｚ值；连接度；特征捆绑中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１４）０４ — １２７６ — ０５
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１４．０４．０７８