【摘要】：大腦是人類最重要的信息處理中心,視覺(jué)信息的獲取和理解是人類對(duì)外界感知和認(rèn)識(shí)的主要途徑,對(duì)視覺(jué)信息的解讀成為探索大腦對(duì)外界信息處理機(jī)制的一種重要方式,是神經(jīng)信息科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而探索大腦的語(yǔ)義信息理解機(jī)制為視覺(jué)信息解讀提供了新的研究思路和方法。功能磁共振成像技術(shù)由于能夠獲取高空間分辨率的大腦功能活動(dòng)圖像而成為大腦視覺(jué)信息解讀的主要途徑之一。針對(duì)大腦語(yǔ)義信息理解機(jī)制問(wèn)題,本文主要借助fMRI技術(shù)來(lái)對(duì)自然視頻任務(wù)條件下的大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探索研究。著重研究了自然視頻語(yǔ)義特征的視覺(jué)編碼模型和大腦體素對(duì)詞語(yǔ)類別的預(yù)測(cè)響應(yīng),并在編碼模型的基礎(chǔ)上結(jié)合fMRI特征選擇方法構(gòu)建大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),以及利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法來(lái)對(duì)大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)及WordNet詞語(yǔ)連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,主要工作包括以下三點(diǎn)。1.構(gòu)建了一種基于自然視頻語(yǔ)義特征的視覺(jué)編碼模型,并利用該模型來(lái)分析大腦體素對(duì)語(yǔ)義信息的預(yù)測(cè)響應(yīng)。通過(guò)對(duì)視頻中的對(duì)象及動(dòng)作進(jìn)行標(biāo)注并借助WordNet詞語(yǔ)層次關(guān)系來(lái)構(gòu)建視頻刺激語(yǔ)義特征,使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型構(gòu)建方法來(lái)獲得視覺(jué)編碼模型。結(jié)果表明,提取的語(yǔ)義特征能夠有效表征視頻刺激信息。另外,編碼模型的性能及大腦體素對(duì)不同語(yǔ)義信息的預(yù)測(cè)響應(yīng)具有明顯的差異表明大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的有效性。2.在視覺(jué)編碼模型的基礎(chǔ)上結(jié)合fMRI特征選擇方法構(gòu)建大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征的角度來(lái)對(duì)大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)及WordNet詞語(yǔ)連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異同點(diǎn)分析。結(jié)果表明,不同被試大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)之間的相似度很高,而與WordNet詞語(yǔ)連接網(wǎng)絡(luò)具有較大的差異。3.從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測(cè)的角度來(lái)對(duì)大腦語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)及WordNet詞語(yǔ)連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異同點(diǎn)分析,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)及同一個(gè)社區(qū)間詞語(yǔ)節(jié)點(diǎn)語(yǔ)義信息的關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析結(jié)果表明,大腦是根據(jù)詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)事物的某種關(guān)聯(lián)特征來(lái)對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行認(rèn)知分類,與WordNet詞典中按詞語(yǔ)的層次關(guān)系對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行定義、區(qū)分的方式有所不同。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN919.81
【圖文】：

大腦是人類的信息處理中心，是人類最重要的功能器官。大腦無(wú)時(shí)無(wú)刻接收和輸出復(fù)雜且龐大的信息，信息傳遞、處理的高效性確保了人腦認(rèn)知的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。與現(xiàn)有的信息處理系統(tǒng)相比，人腦的信息處理能力非常強(qiáng)大興的神經(jīng)信息學(xué)領(lǐng)域[1]的主要研究目標(biāo)就是探索人腦的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，神經(jīng)科域也越來(lái)越重視視覺(jué)信息的解讀。目前神經(jīng)影像技術(shù)在不斷發(fā)展，利用神經(jīng)成像設(shè)備讀取大腦的活動(dòng)模式 成 為 可 能 。 現(xiàn) 在 已 經(jīng) 有 多 種 非 入 侵 式 神 經(jīng) 成 像 技 術(shù) ： 腦 電Electroencephalography, EEG）、腦磁圖（Magnetoencephalography, MEG）性近紅外光譜（functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS）、功能磁共（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）。對(duì)大腦進(jìn)行功能成像的 EEG、MEG、fMRI、單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像（Single-Photon Emismputed Tomography, SPECT）和正電子發(fā)射斷層成像（Positron Emismography, PET），其時(shí)間和空間分辨率比較如圖 1-1 所示。相比較而言，f術(shù)空間分辨率高，因此成為研究人類視覺(jué)信息的主要技術(shù)手段。

能磁共振成像的自然視頻編碼與語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析系，實(shí)現(xiàn)大腦對(duì)視覺(jué)刺激響應(yīng)的預(yù)測(cè)[3]，描述的是人腦在感知外大腦的活動(dòng)模式。解碼是一個(gè)逆向操作，主要通過(guò)大腦對(duì)視覺(jué)刺別或重構(gòu)視覺(jué)刺激[4]，根據(jù)最終要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，解碼研究分為三個(gè)息的分類、識(shí)別與重構(gòu)。編碼與解碼是一對(duì)互補(bǔ)的密不可分的操可以通過(guò)求解編碼模型的逆模型間接實(shí)現(xiàn)，具有優(yōu)良性能的解碼的編碼研究基礎(chǔ)，并且此時(shí)解碼模型能夠用來(lái)進(jìn)一步解釋編碼模fMRI 的自然圖像編碼與解碼研究取得了一系列極為重要的成果[5-8] 的自然視頻語(yǔ)義編碼與解碼研究是構(gòu)建視頻語(yǔ)義內(nèi)容和大腦活動(dòng)解碼模型，探索分析大腦在接受自然視頻時(shí)是如何進(jìn)行語(yǔ)義理解覺(jué)信息解讀研究中具有吸引力和挑戰(zhàn)性的研究熱點(diǎn)。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 張?chǎng)?劉秉權(quán);王曉龍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2015年24期

2 雷煜;童莉;李建新;閆鑌;;基于腦功能磁共振影像的視覺(jué)信息解讀技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年06期

3 雷威;楊志;詹e

本文編號(hào)：2720274