大脑是如何认出一脸吗?

蒙娜丽莎的微笑可能永远无法形容的,但至少现在科学可以测量的区别真实的东西和它的许多仿制品。

一个神经科学家团队包括欧文Biederman,哈罗德的持有者Dornsife椅子在南加州大学的神经科学学院,说他们可以近乎完美精确地预测两副面孔是否足够相像愚弄人类观察者。

他们的研究提供了难得的了解硬规则指导最主观的过程。

研究人员提出了他们的研究结果11月6日在圣地亚哥,在神经科学学会的年会上。

研究使用面部识别计算机模型,以前由Christoph von der Malsburg南加州大学维特比工程学院和大学,试图理解人类大脑识别人脸。

“我们知道模型可以做一份好工作在匹配的一个形象面对同一个人的不同的画面,“Biederman说,“但我们不知道是否这样做的方式模仿人做它的方式。

“我们的实验表明,如果模型计算两副面孔非常相似,那么人们将很难告诉两个面之间的差异。”

研究小组,其中包括首席研究员小民曰2007年校友的大学的心理学博士项目现在是马萨诸塞州综合医院研究员解释一致的结果作为证据,忠实地代表神经过程的计算机模型。

“很有可能,或者至少是可信的,大脑是做脸匹配这种方式,“Biederman说,心理学和计算机科学教授。

测试模型,研究人员发现12个志愿者一系列三角形的三个脸半秒。较低的面孔之一是一个相同的匹配上的脸,虽然nonmatching相似的脸,以模型,略有不同。

Biederman说,模型预测几乎完全“面临将树桩研究对象,也导致他们缓慢和不正确的决策。

“所有受试者显示相同的模式,”他说。

模型建立在先前的研究的第一个区域从视神经视觉皮层接收信号。被称为V1,区域包含数以百万计的神经元调到检测光明与黑暗之间的对比。

每个神经元火灾只有当其简单的首选特性——比如一个黑的一个白色的背景——出现在一个独特的位置,在一个独特的角度和一个独特的大小。这种模式的神经元活动驱动的神经元网络在后期代表面孔,对象和场景。

这些后来网络允许大脑识别对象即使他们出现在不同的取向或照明的不同方向。

这种能力为代价的一些数据收购V1,包括面部识别有用的细节,Biederman说。

任务,这要求很细歧视,Biederman和其他人相信大脑恢复V1-type图像分析,尽管在一个错误如果观察条件改变的风险。

例如,人类发现它几乎不可能识别一脸如果是颠倒的,或从一个陌生的角度点燃,视为照相底片。对象的情况并非如此。

Biederman说,这项研究也有助于解释为什么许多艺术家开始努力代表对象的逼真。

“困难的部分学习画不画的对象,“Biederman说,这意味着艺术家必须专注于V1-acquired属性,如反射、取向和粒状,大脑会自动的下属。

Biederman,探索美学理论与他对视觉感知的研究,将研究古代洞穴艺术审美原则的保护和在偏远部落在两个即将到来的论文。

来源:南加州大学学院