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中文摘要
脑功能网络模拟了大脑在不同区域之间交换信息的能力，有助于理解人类在目标搜索过程中视觉注意的认知过程，从而推动伪装评估的发展。本研究向观察者展示了具有不同伪装效果的图像，以生成脑电图（EEG）信号，随后用这些信号构建脑功能网络。接着，提取网络的拓扑参数，并将其输入机器学习模型进行训练。结果表明，大多数分类器的准确率超过70%。其中，逻辑回归算法的准确率达到了81.67%。因此，可以在不计算发现概率的情况下高精度预测目标的伪装效果。该方法充分考虑了人类视觉和认知过程的各个方面，克服了人为解释的主观性，达到了精度稳定可靠的目标。
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原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.dt.2023.12.001
主要结论
本研究首次引入了一种使用脑电图技术评估伪装效果的新方法。通过向受试者展示刺激图像，生成脑电图信号，利用相干系数建立脑功能网络，并从该网络中提取各种拓扑参数。随后，这些拓扑参数在特征选择后被用作输入特征，从而实现了81.67%的最高分类准确率。本研究提出了一种与人类视觉和认知过程相符的客观评估伪装效果的方法。与基于图像处理技术的相似度评估指标不同，该方法减轻了与人为解释相关的主观影响。
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编辑：陈微，曹文丽
审核：田丽
Defence Technology
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简介
《Defence Technology》是由中国兵工学会主办的科技类综合性学术期刊，目前已被SCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊数据库、中国引文数据库核心版和瑞典开放获取指南等多家数据库收录，期刊主要发表基础理论、应用科学和工程技术领域高水平原创性学术论文，包括理论研究、数值模拟和实验研究类文章。
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