基于脑磁图的人体视觉中图像纹理的神经关联
神经元与认知
2021-11-18 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
毫无疑问，图像的纹理特性是人与计算机视觉应用中物体识别任务最重要的特征之一。在此，我们研究了参与者在脑磁图（MEG）数据收集过程中所观看图像的灰度共生矩阵（GLCM）计算得到的四种著名统计纹理特征——对比度、同质性、能量和相关性——的神经特征。为了在人视觉系统中追踪这些特征，我们使用多变量模式分析（MVPA），并在代表脑活动的 MEG 数据每个时间点上训练线性支持向量机（SVM）分类器，并使用 Spearman 相关性将其与图像的纹理描述符进行比较。本研究结果表明，人脑对这些纹理描述符的处理具有层级结构，顺序为对比度、同质性、能量和相关性。此外，我们发现承载图像广泛纹理属性的能量，随时间进程与脑活动表现出更持续且具有统计意义的关联。
引用
@article{arxiv.2111.09118,
title = {The Neural Correlates of Image Texture in the Human Vision Using Magnetoencephalography},
author = {Elaheh Hatamimajoumerd and Alireza Talebpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09118},
year = {2021}
}