【摘 要】
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在脑光学功能成像领域,由T.Yokoo等人提出的广义指示函数法(Generalized Indicator Functions;G IF)能够在极低信噪比下有效地提取大脑行为模式图.但进一步研究发现,该算法在
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,国防科技大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.30370416);国家杰出青年科学基金(No.60225015);高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划
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在脑光学功能成像领域,由T.Yokoo等人提出的广义指示函数法(Generalized Indicator Functions;G IF)能够在极低信噪比下有效地提取大脑行为模式图.但进一步研究发现,该算法在处理脑功能光学图像序列时存在计算量大的缺点.为解决一问题,本文将W eng等在处理FERET人脸数据库时提出的一种迭代算法与G IF算法相结合,给出了一种迭代格式的G IF算法———RG IF(Recursive G IF),RG IF算法利用迭代计算的特点能大幅削减计算量.利用仿真和实验数据对G IF和RG IF算法进行了对比分析,结果表明RG IF不仅能够大大节省计算时间,同时检测效果与G IF相当.
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