基于ICA的谱聚类方法在特征捆绑中的应用

摘要：

为探究视觉系统处理图像颜色和形状时的特征捆绑问题,提出了基于独立成分分析的谱聚类方法.利用独立成分分析对任务态下的fMRI数据进行成分的提取,利用谱聚类算法对成分和任务之间的相关系数进行谱聚类分析,得到一种基于独立成分的谱聚类方法.将该算法应用于颜色和形状的特征捆绑任务中,结合提出的认知减法,得出了任务态下参与特征捆绑的主要激活脑区,并对任务态下认知颜色和形状的主要脑区进行了分析研究,为建立视觉特征捆绑的认知模型提供理论基础,表明了该方法适用于多任务的fMRI数据分析.

关键词：特征捆绑、独立成分分析、相关分析、谱聚类、认知减法

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61070077、 61170136;山西省自然科学基金项目2011011015-4

在线出版日期：2014-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：276-281